「强化对齐」共找到 911 篇相关文章

算法论文9

答对之后还能学,答错之后也有用:重新理解推理轨迹的训练价值

本文结合EchoRL、ReflectRL两项最新研究,重新解读推理轨迹的训练价值,解决全答对无强化信号、错题全丢弃的训练痛点,梳理方法设计、实验结果与适用边界,为大模型推理训练提供新参考。

深度学习自然语言处理
算法论文7

The Batch: 896 | 教会模型说出真相

大型语言模型有时会隐瞒未遵守约束条件的事实。研究人员微调 GPT - 5 Thinking,使其违规时能‘自白’。通过强化学习训练,测试显示微调模型在多项评测中多能承认问题,自白机制可监控模型行为。

DeeplearningAI
开源动态8

蚂蚁开源 Ring-1T,成就推理、编程、通用智能三冠王

蚂蚁开源团队推出 Ring-1T 模型,它结合强化学习与多阶段推理机制,实现从‘模仿’到‘思考’的转变。该模型在多基准测试表现优异,其高性能得益于 IcePop、C3PO++、ASystem 三项关键技术。

AI科技评论
算法论文8

无需人工标注!AI自生成训练数据,靠「演绎-归纳-溯因」解锁推理能力

新加坡国立大学等机构研究者提出元能力对齐训练框架,模仿人类推理心理学原理,将演绎、归纳与溯因能力融入模型训练。实验显示,该方法提升模型在多任务上的性能,且有跨领域可扩展性。

新智元
算法论文7

CVPR'26 | 以机器人为中心的ToM推理框架,从心智推理到决策行动

吉林大学、台湾大学和微软亚洲研究院联合提出MindPower Benchmark,构建以机器人为中心的ToM推理框架,统一建模环境感知、心智推理等,还构建数据集和评估指标。引入Mind - Reward强化优化,提升ToM决策与动作生成性能。

新智元
新闻资讯7

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。

新智元
新闻资讯8

刚刚,Claude Sonnet 4.5重磅发布,编程新王降临!

北京时间今天凌晨,Anthropic发布Claude Sonnet 4.5,被定义为全球最强代码模型。它在多方面有显著突破,Anthropic还对全线产品更新,其在多项测试表现出色,且对齐性更好、更安全。

新智元
开源动态8

具身智能从此「边听边说」,智源研究院开源原生全双工语音大模型RoboBrain-Audio

北京智源研究院联合多方发布原生全双工语音对话大模型 RoboBrain - Audio,采用新架构和创新训练范式,在性能上全面领先,革新音频 - 文本对齐方式,丰富了 RoboBrain 全栈体系,推动具身智能发展。

机器之心
新闻资讯8

腾讯调整大模型组织架构:姚顺雨加盟,向总裁刘炽平汇报

腾讯宣布大模型组织架构调整,姚顺雨加盟。他是大模型Agent方向青年研究者,将任“CEO/总裁办公室”首席AI科学家等职。腾讯强化研发体系,混元大模型成果多,AI产品有竞争力,内部推进AI变革。

量子位
新闻资讯8

刚刚,DeepSeek论文登上Nature,更多细节披露!

9月17日,梁文锋担任通讯作者的DeepSeek - R1推理模型研究论文登《Nature》封面,它是全球首个经同行评审的主流LLM。不靠人工标注,靠强化学习激发推理能力,学会‘自我反思’,在多任务上优于传统模型。

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