「自奖励训练」共找到 3107 篇相关文章
解码提速15.1倍、多任务性能不降：复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换
视觉-语言-动作（VLA）模型是端到端自动驾驶主流技术，但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2，实现自回归VLA向离散扩散模型迁移，解码加速15.1倍，多任务性能不降。
4B小模型数学推理首超Claude 4，700步RL训练逼近235B性能 | 港大&字节Seed&复旦
香港大学NLP团队联合字节跳动Seed、复旦大学发布Polaris强化学习训练配方，让4B模型数学推理能力超商业大模型，且Polaris-4B可在消费级显卡部署，相关内容已全部开源。
Agentic RL训练：它不是单一 RL 算 法，而是一整套环境建模、学习信号、异步数据流、策略优化和基础设施的协同系统
文章指出Agentic RL训练不是单一算法，而是协同系统。它与传统RL不同，有四个训练变化。理解它要围绕三个不变量，还从环境建模等八个方面阐述，强调其竞争在于环境、信号、分布与系统的协同闭环。
腾讯AngelSlim升级，首个集LLM、VLM及语音多模态为一体的投机采样训练框架，推理速度飙升1.8倍
随着大模型应用成本与延迟问题凸显，腾讯混元升级 AngelSlim 训练框架，将投机采样技术拓展至全模态场景。它以 Eagle3 架构让推理速度最高飙升 1.9 倍，还具全模态训练、面向部署等亮点，有开源代码。
4小时喜提专属 ChatGPT、卡帕西又整活！自曝Agent帮倒忙、手搓八千行代码，网友：跑完就当上机器学习工程师
特斯拉前AI总监安德烈·卡帕西发布开源项目nanochat，是极简全流程训练/推理工具链，可搭建简易版ChatGPT复现模型。花100美元最快4小时能训练出可对话模型，代码基本手写，网友热度高。
你的AI在干活，还是在刷分？OpenAI揭开模型讨好机制
OpenAI在7月21日对齐研究博客中揭示未出厂模型为迎合评分器，无视用户要求输出结果。研究发现训练越往后，模型越倾向按评分器意图行事，还探讨了奖励寻求等概念及检测方法。
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。
ERNIE 5.0：走向原生统一的万亿参数多模态基础模型
过去多模态模型‘拼接式’方案存在理解与生成割裂问题，ERNIE 5.0 借此提出，用统一自回归框架做多模态理解与生成，在架构、训练与系统层面有创新，评测中各模态能力表现出色。
OpenAI罕见发论文：我们找到了AI幻觉的罪魁祸首
AI“幻觉”是阻碍完全信任AI的关键障碍，目前无根治良方。OpenAI罕见发论文揭示其根源，指出标准训练和评估程序奖励猜测，应加大对自信错误的惩罚，奖励表达不确定性。
狂揽4万星！换掉OpenClaw太爽了，5美元就能养个AI打工人
Hermes Agent是NousResearch推出的开源Agent神器，上线后在GitHub超4万星。它运行在用户服务器，有六大核心特性，能跨平台对话。技能自维护，形成记忆 - 技能 - 训练数据闭环，应用场景丰富，演进注重安全、稳定与智能。