「结果导向强化学习」共找到 1203 篇相关文章
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。
Q:Lab · 龙虾季 | 直播预告
InfoQ 中国推出「Q:Lab」AI 产品测评直播栏目，第一季「龙虾季」聚焦 AI Agent 产品，共 3 期直播，覆盖 9 款核心产品，每期围绕真实职业场景测评，由一线从业者操作并现场出结果。
OpenAI 盲测新模型不如 Nano Banana Pro？曝 Altman 要暂停 Sora，死磕 ChatGPT
近日，网友发现 Notion 或在测试 GPT - 5.2。OpenAI 盲测新图像模型‘Chestnut’和‘Hazelnut’，结果接近 Nano Banana Pro，但生成图未获好评。Altman 调整战略，暂停 Sora 死磕 ChatGPT，本周将推 GPT - 5.2。
2026 中国 AGI 创新影响力机构 TOP 30 征集启动！
今年AI行业关注点重回模型与模型公司，开源逼近闭源前沿，C端用户规模上涨。在此环境下，极客公园启动2026中国AGI创新影响力机构TOP 30征集，从多维度评选，给出申报、评审及结果公布时间。
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。
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。
Agent学会自己「长」Skill了！从失败里长出经验，比人类写的更好用｜ICML 2026
ICML 2026接收论文提出EvolveR，让Agent从自身成败轨迹自动蒸馏“经验”，经闭环生命周期形成“认知Skill”，维护经验库，用强化学习让其学会“使用经验”，在多跳问答表现优。
冗长响应缩减80%，DeepSeek GRPO获得颠覆性改进，微软GFPO问世
微软研究员曝出颠覆性强化学习算法 GFPO，能削减推理多余 token 长度达 80%。它基于 DeepSeek 的 GRPO，可同时优化多响应属性，团队还提出自适应难度变体，实验显示 GFPO 在多方面表现出色。
阿里达摩院开源多模态医学大模型—灵枢
大模型在医疗领域应用有医疗知识覆盖不足、幻觉风险高、推理能力欠缺三大难题。阿里达摩院开源统一多模态医学大模型灵枢，介绍其数据体系、清洗流程及四阶段强化训练方法。
物理学家靠生物揭开AI创造力来源：起因竟是“技术缺陷”
两位物理学家以生物系统自我组装过程为参考，提出并验证假设：扩散模型去噪过程类似细胞分化重组，AI的‘创造力’是模型架构直接且必然的结果，本质是确定性过程。