「规模化RL」共找到 409 篇相关文章
华师大智金院孵化金融原生基模Mint-Agent：超越GPT-5.6与Claude Opus 4.8，商业订单已超亿元
华东师大智金院团队孵化的金融原生基模 Mint - Agent 发布，在 FinanceAgentBench v2 上表现超 GPT - 5.6 - Sol 与 Claude Opus 4.8，单题推理成本低，商业订单超亿元，进入规模化金融场景验证阶段。
重新审视SFT的泛化能力：优化动态、数据与模型能力的条件性分析
上海人工智能实验室等联合研究质疑了‘SFT倾向于记忆，RL实现泛化’观点，指出SFT泛化是条件性现象，受优化动态、训练数据、基模型能力影响，还揭示长思维链SFT会带来安全性能退化。
卡奥斯奔赴港交所，工业AI开启新征途｜甲子光年
中国工业互联网迎来智能化加速阶段，卡奥斯递表港交所，为观察工业智能走向产业基础设施提供了样本。它脱胎于海尔，已实现产业规模化落地并盈利，在中国基于平台的工业数据智能解决方案市场位居第一。
智能体时代的强化学习：AReaL 框架与 Agent 最佳实践
本文整理自吴翼博士在 2025 年 QCon 全球软件开发大会的分享。他介绍 AReaL 框架及 Agent 最佳实践，阐述强化学习与大模型联系，指出 Agent 是 AGI 未来 5 年关键，强化学习是 Agent 技术核心，还分享团队成果与经验。
腾讯AngelSlim重磅升级！面向全模态的大模型压缩算法工具包，推理速度飙升 1.8倍！
近年来，推理阶段的成本等因素制约大模型规模化应用。腾讯混元升级的 AngelSlim 围绕 Eagle3 投机采样训练范式构建系统化实现，支持多模态场景，最高可实现 1.9× 推理加速，还具备多亮点。
当人形机器人还在画饼，这家公司已用“带大脑的机械臂”实现批量落地 | 甲子光年
当资本热捧人形机器人时，微亿智造已率先将工业具身智能规模化落地。其‘创TRON’机器人解决多行业痛点，实现降本增效，落地版图不断扩大，还构建技术护城河，未来将迈向群体智能。
奖励模型也能Scaling！上海AI Lab突破强化学习短板，提出策略判别学习新范式
上海人工智能实验室提出策略判别学习（POLAR）新范式，解决奖励模型设计与训练瓶颈。POLAR可灵活适配多样需求，弥补传统奖励模型短板，契合强化微调框架，实验证明其性能和泛化性优越。
吴恩达新作：87%推理token用不着，丢掉反而快3倍
吴恩达新作Prefix Sliding指出，模型推理时丢弃中间已贬值token，只保留前缀+滑动窗口，无需训练可提速3倍，配合RL训练能将推理轨迹扩展到10万token以上。该方法为Agent场景提供新思路。
寻明生科获1亿美元B轮融资，加码基座模型开拓AI药物发现新边界 | 5Y News
近日，寻明生科宣布完成1亿美元B轮融资，累计近2亿美元。资金将投入生物基座模型研发与规模化训练，升级Lab - in - the - Loop体系。该公司构建闭环AI原生基础设施，其模型能力获验证，商业变现多元。
企业为什么越来越花钱买闭源模型？Decagon CEO 提出了一个很重要的新观点
Decagon CEO Jesse Zhang 提出新观点，未来 AI 会形成产业分工，闭源负责探索，开源负责规模化生产。企业市场开源模型 LLM 支出占比下降，因多数企业处探索阶段，还分析了未来 AI 行业的重要变化。