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SFT在帮倒忙？新研究：直接进行强化学习，模型多模态推理上限更高
学界常用「监督微调（SFT）+ 强化学习（RL）」训练大模型。但新研究发现，SFT 会引发「伪推理路径」，阻碍推理进步。相比之下，直接进行 RL 训练，模型多模态推理上限更高，该团队训练的模型还刷新了纪录。
博士学位答辩PPT分享 | 基于机器学习的复杂流场预测方法研究
左奎军博士论文聚焦基于机器学习的复杂流场预测，以多种对象构建智能流场预测网络架构，发展耦合求解方法，剖析核心要素影响，提出多个创新模型和策略，还分析了不同模型在流场预测中的表现与问题。
强化学习之父Richard Sutton：人类数据耗尽，AI正在进入“经验时代”！
强化学习之父Richard Sutton在演讲中指出，人类数据耗尽，AI正进入“经验时代”，真正的AI要从与世界互动的“经验”中获取数据。他还认为创造超级智能体是好事，人类和AI繁荣应基于“去中心化合作”。
给机器人打工了一天，我们体验上了AI时代最魔幻的工作。
本文讲述作者公司小伙伴达达体验给具身智能做数据采集工作的经历。具身智能数据获取难，催生数据采集员岗位。达达面试顺利，工作时先觉新奇，后感手腕酸，日薪200 - 250元，凸显AI进步背后普通人的贡献。
RL缩放王炸！DeepSWE开源AI Agent登顶榜首，训练方法、权重大公开
今天凌晨，Together.ai联合Agentica开源AI Agent框架DeepSWE，基于Qwen3 - 32B模型用强化学习训练。所有内容开源，测试中性能超所有开源Agent框架，证明强化学习训练潜力。
西工大张伟伟等：强化学习如何练就近距空战制胜法则？| 航空学报CJA
本文针对空战智能化需求，构建高保真近距对抗仿真平台，提出优化自博弈强化学习架构。该智能决策系统与成熟飞行员近距格斗胜率超75%，为智能空战发展提供技术支撑。
量化投资和金融科技的开源利器来了！
金融强化学习 (FinRL®) 是首个面向金融强化学习的开源框架，已发展成生态系统，有三层结构。其特点包括支持多算法、多市场环境模拟等，有完整流水线，还支持多数据源。
AI教父Hinton诺奖演讲首登顶刊！拒绝公式，让全场秒懂「玻尔兹曼机」
2024年12月8日，诺贝尔物理学奖得主Hinton发表《玻尔兹曼机》演讲，内容于8月25日登APS期刊。他介绍‘霍普菲尔德网络’，分享创新应用，提出‘玻尔兹曼机学习算法’，后有受限玻尔兹曼机等成果，‘玻尔兹曼机’曾催化深度学习革命。
谷歌Genie3全网玩疯！画质飞跃720P，网友造出西幻RPG游戏
谷歌世界模型Genie3发布仅7个多月就有巨大进化，画质达720P，体验时间拉长，世界类型丰富。它玩法多样，能体验极限运动、亲近自然、穿越时空等，网友还用它造西幻RPG游戏。
机器人高层指挥低层做，“坐标系转移接口”一次演示实现泛化学习 | ICML2025
美国东北大学和波士顿动力RAI提出HEP框架，首创“坐标系转移接口”，有极简高效分层结构、空间对称性自然泛化、创新型体素编码器等亮点。它基于分层策略和接口，提升机器人操作灵活性与泛化性，论文被ICML2025收录。