「RL for LLM」共找到 1173 篇相关文章
训练提速5倍，响应缩短50%：动态自感知能力，重塑高效LLM Reasoning范式
大型语言模型“思维链”技术有冗余，传统优化方案存在静态先验与动态能力错配问题。论文提出的DR.SAF框架赋予模型动态自感知能力，通过三模块协作，实现推理“精准瘦身”，解决根本冲突。
POF | 上海理工大学梁梓浩、朱兵等：使用大语言模型进行气泡湍流实验数据处理
本文提出结合大语言模型（Time - LLM）与Transformer模型的复合框架处理气泡两相流热膜测量信号干扰。先由Time - LLM识别气泡干扰信号，再用Transformer模型修复。实验证明该方法高效、轻量且物理自洽。
半在线RL新范式UI-S1，使得GUI Agent既稳定又规划长远
现有AI训练方法在GUI自动化中各有弊端，本文提出半在线强化学习范式，训练出UI - S1 - 7B模型，性能提升显著，还提出新评估指标SOP，是迈向实用化AI智能体的重要一步。
业务逻辑的“坍塌”：当应用层只剩下胶水代码，在 AI Agent 时代，我们该构建什么
作者梳理从“怀疑AI”到“理解并驾驭AI”的心路，探讨LLM不确定性、AI开发概念，手搓Agent示例介绍开发关键点，分析LangChain价值，思考混合架构，还从性能视角看LLM，回顾其关键跃迁。
Karpathy 亲手终结了RAG的草莽时代
Andrej Karpathy分享“LLM Wiki”工作流，将多数Token用于构建“可演化知识库”。此方法不依赖复杂架构，在中等规模数据集上展现出强大能力，引发“LLM Wiki杀死RAG”的讨论，在技术社区和企业级市场反响热烈。
范式跃迁：LLM + EC重构算法设计范式，华为&港城大夺冠CVRP国际顶级赛事
近日，华为与港城大联合团队‘OptVerse - CityU’在CVRPLib BKS全球挑战赛夺冠。他们用‘大模型(LLM)+进化计算(EC)’架构，刷新98个历史最优解，51个设新纪录，验证AI在算法设计潜能。
长思维链里的推理步骤，哪些最关键？三招锁定LLM的「命门句子」
杜克大学和 Alphabet 研究者提出在句子层面分析推理痕迹，找出长思维链中关键步骤，提高 LLM 可解释性等。提出三种互补方法，还提供开源工具，研究为调试推理失败等提供可能。
没想到，32B清华DeepDive掀翻深度搜索全场的！
文章指出大模型在真实深网搜索场景表现不佳，核心矛盾是缺‘难搜’数据和多轮工具调用 RL。清华 DeepDive 用数据合成造‘难搜’题，端到端多轮 RL 训练，在 BrowseComp 刷新开源记录，迁移能力也强。
超越人类标注，Meta提出CoT-Self-Instruct：如何用"推理式自进化"重塑LLM训练
大语言模型发展需海量高质量训练数据，传统人工标注困境重重，现有合成数据方法也有缺陷。Meta提出CoT - Self - Instruct，通过推理式自进化生成数据，实验证明其在多个任务上超越人类标注数据。
DeepSeek用的GRPO有那么特别吗？万字长文分析四篇精品论文
文章解读 Kimi k1.5、OpenReasonerZero、DAPO 和 Dr. GRPO 四篇论文，分析 DeepSeek R1 里 GRPO 及改进算法。指出 GRPO 非特殊 RL 算法，当前 RL 算法实现相似，变革聚焦价值函数取舍等核心维度。