「自监督奖励函数」共找到 454 篇相关文章
SIGGRAPH Asia 2025最佳论文 | 港中大、曼彻斯特大学获奖
SIGGRAPH Asia 2025将“最佳论文奖”颁给港中大与曼彻斯特大学团队研究。该研究提出全新切片计算框架，把切片生成与路径规划转化为数学优化问题，解决传统DLP 3D打印难题，还介绍了进阶策略和实验结果。
完爆ChatGPT！谷歌这招太狠：连你的「阴阳怪气」都能神还原
谷歌发布Gemini 2.5 Flash原生音频模型，可保留语调进行实时语音翻译，实现拟人化交互。还具持续监听、风格迁移等功能，提升开发者所需的函数调用、指令遵循等能力，另有实验产品Disco。
AGI前夜重磅：RL突破模型「认知上限」，真·学习发生了！
AI研究圈争论RL能否赋予模型超越基础模型的推理能力。UC Berkeley等团队提出DELTA框架，观察到“RL grokking”现象，还设计新任务验证，提出两阶段奖励调度，总结两种模式等，为争论带来新依据。
北大彭一杰教授课题组提出RiskPO，用风险度量优化重塑大模型后训练
北大彭一杰教授课题组提出 RiskPO，解决大模型后训练陷入「均值陷阱」问题。它将风险规避理念融入优化目标，用「关注奖励分布左尾」替代「追求整体均值」，在多领域数据集上表现超越 GRPO 等。
美团提出多模态推理新范式：RL+SFT非传统顺序组合突破传统训练瓶颈
美团研究者提出Metis - RISE框架，将RL激励和SFT增强以非传统顺序结合提升多模态大语言模型推理能力。先RL激发潜能，再SFT补齐短板，训练的两模型在OpenCompass榜单成绩优异。
Devin 教你做 Agent：把 AI 当做需要指导的初级开发者
Cognition团队发布编程智能体实践指南，以把AI当初级开发者的心智模型为基础。介绍与智能体沟通原则及融入日常工作流的场景，还分初、中、高级给出任务处理方法，也提及局限性、使用建议和安全管理等内容。
AI自己给自己当网管，实现安全“顿悟时刻”，风险率直降9.6%
大型推理模型有安全风险，此前监督微调泛化能力有限。SafeKey团队提出创新的SafeKey框架，发现大模型信息“越狱”两大核心，通过双通路安全头和查询遮蔽建模强化模型安全，实验验证其有效性。
图解Vllm V1系列4：加载模型权重(load_model)
文章聚焦vllm加载模型权重的流程。从入口函数切入，详细分析DefaultModelLoader的工作步骤，包括初始化模型架构和实际加载权重，还给出各步骤代码及作用，为想操作load_model的人提供框架。
DeepSeek-R2尚未问世，微软小模型捡漏称王？6000样本炼出「数学作弊器」！
微软推出Phi-4推理模型系列，参数最多14B，能在本地高性能笔记本电脑上流畅运行。Phi-4-mini-reasoning在数学推理上性能超越DeepSeek-R1蒸馏模型，且参数规模更小。文章还介绍了模型特点、训练方法、性能表现及局限性等。
EMNLP 2026高分论文MathDebugger：当合成数据涌入训练集，如何为数学题做体检？
随着合成数据增多，模型需判断数学数据题目能否被信任。北大DCAI团队提出MathDebugger质检BenchMark，覆盖问答两端，评测主流LLM和PRM。还探究能否判断正误、分类错误、修复数据，证明错误标签可作监督信号。