「工具集成强化学习」共找到 2848 篇相关文章
NICE59期 | Agent进入下一篇章！Alita：不靠人工预设，自己造MCP自我进化的AI
这篇论文提出让 Agent 主动创造解决 MCP 的工具实现自我进化，工具可网上检索或自主编写。Alita 做法更通用实效，还提出‘Agent 蒸馏’思想，其生成的 MCP 已用于‘manus’。
突破通用领域推理的瓶颈！清华NLP实验室强化学习新研究RLPR
现有基于可验证奖励的强化学习（RLVR）应用范围局限，清华自然语言处理实验室提出 RLPR 技术，通过 Prob - to - Reward 提高概率奖励质量，有领域无关等特点，相关代码等已开源。
Headroom：Netflix 工程师开源的上下文压缩工具，省 token 还是烧 token？
Netflix工程师Tejas Chopra开源Headroom，定位为AI Agent的上下文压缩层，压缩工具输出等内容，有可逆压缩等特性。官方数据显示节省token效果好，但微软工程师实测结果中性偏负面。
梅花创投吴世春：AI不再卖工具，而是卖收益｜甲子引力X
在「渡口——甲子引力X2025科技产业投资大会」上，梅花创投吴世春剖析AI创业投资逻辑。他认为大模型格局已定，资本兴奋点转向应用，AI价值锚点从技术转向商业结果，AI将成基础设施。
大型语言模型稳定强化学习的新路径：几何平均策略优化GMPO
本文介绍了大型语言模型稳定强化学习新路径——几何平均策略优化GMPO。它是GRPO稳定化版本，通过优化几何平均替代算术平均，解决GRPO训练不稳定问题，在多任务实验中显著优于GRPO。
世界模型+强化学习=具身智能性能翻倍！清华&加州伯克利最新开源
具身智能发展中样本效率成瓶颈，传统无模型强化学习依赖盲目试错。清华与加州伯克利团队提出BOOM框架，通过自举循环机制解决在线规划与策略学习矛盾，实验表现卓越，为具身智能落地提供支撑。
告别「利用率崩溃」：GIPO开启大模型强化学习高效训练新方法 | ICML 2026
树根科技与三一集团团队联合提出 GIPO 算法，在机器人操控及大语言/视觉动作模型强化学习训练中，缓解了策略滞后痛点，改善了 PPO 硬截断引发的‘利用率崩溃’问题。介绍了 GIPO 算法原理、优势及实验结果。
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。
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”。
Anthropic 重新定义智能体终局： Bash Is All Agent Need！
Anthropic工程师Thariq Shihipar提出，最强大的Agent工具是Bash和文件系统，基于Unix思想构建Agent会超传统API工具。还介绍了上下文工程、Agent Loop本质等内容，认为这或是Agent终极形态。