「带可验证奖励的强化学习」共找到 1547 篇相关文章
MoltBot（Clawdbot）之父的20条AI哲学
MoltBot（Clawdbot）爆火，其开发者分享20条AI哲学，涵盖心态、学习、闭环验证等方面，指出AI改变编程体验，强调系统性思维、prompt技能等重要性，还提及对未来程序员的影响。
腾讯混元最新开源：一套RL框架打通多个模态，庞天宇团队新作
大语言模型的RL技术已成熟，但多模态生成模型的强化学习训练仍“各自为战”，制约AIGC模型能力上限。腾讯混元庞天宇团队开源UniRL框架，打通多模态RL后训练，覆盖多种模型，内置算法与奖励组件。
LaPha：你的Agent轨迹其实嵌入在一个Poincaré球？
经典强化学习动作空间离散有限，但语言模型动作空间几乎无限。上海科学智能研究院联合复旦大学提出LaPha，将智能体行为树映射到潜空间，构造密集奖励、剪枝等，在基准测试中效果显著。
Identity-GRPO：阿里开源多人物定制化视频生成的后训练优化算法
阿里团队提出Identity - GRPO算法解决多人物视频生成身份一致性问题。构建约15000个标注样本数据集，基于Qwen2.5VL设计奖励模型，多项策略增强训练稳定性，实验验证性能提升显著。
仅需152个样本，性能提升48%：Memory-R1如何重塑Agent记忆能力？
这篇文章解读论文Memory - R1，其由多所高校研究团队完成，旨在解决LLM在长对话和多轮任务中的‘记忆难题’。通过强化学习让LLM学会管理记忆，用152个问答对训练，大幅超越现有基线模型。
GPT-5系列咋都爱说「哥布林」？原因找到了
OpenAI发布博客解释模型迷上「哥布林」的原因。原来是训练“Nerdy”人格时，奖励信号偏爱怪物词汇，强化学习将风格固化并扩散到普通对话。此前DeepSeek V3.1也出现过「极」字Bug。
VLM会描述视频，却未必用对参考图：RefCaptioner让参考图与视频语义精准对应
多模态大模型处理多参考图与视频对应关系能力不足。为此提出 RefCaptioner，强化模型对参考图识别感应能力、优化输出格式与奖励函数；还构建 MRVBench 评测基准，实验显示其表现优异。
AgentFly：重塑Agent，无需微调LLM，如我们一样的记忆和经验持续学习
现有LLM智能体依赖静态流程或微调参数，缺乏灵活性且成本高。论文提出基于记忆的在线强化学习框架AgentFly，不更新LLM权重，在多基准测试表现出色，为构建通用智能体提供新范式。
一个标点就能迷惑LLM-as-a-Judge！
论文揭露惊人漏洞，一个标点或通用推理开场白就能欺骗最先进的LLM裁判，导致强化学习训练崩溃。研究通过实验验证漏洞，提出Master - RM模型，其FPR近乎0%且保持通用裁判能力。
一文解读 LLM Posting-Train技术
文章解读了大语言模型后训练（Post-training）技术，介绍其核心价值，从微调、强化学习、测试时拓展三方面展开，分析现有技术瓶颈，指出前沿研究方向，还给出实践指南和工具链推荐。