「代码强化学习」共找到 2984 篇相关文章
揭示隐藏联系：RLHF/DPO即对比学习！
大型语言模型输出符合人类价值观是挑战，主流技术RLHF复杂、昂贵且不稳定，DPO简化流程但有训练崩溃问题。论文揭示RLHF/DPO即对比学习，提出MIO算法解决DPO崩溃，实验验证其性能优势。
Agentic-KGR：通过多智能体强化学习实现知识图谱的协同演化
文章指出静态知识库有覆盖缺失、时效滞后、建用分离问题。介绍 Agentic - KGR 创新点，如动态 schema 扩展等。实验显示其在图谱抽取和下游 QA 任务有提升，还呈现训练动态和图谱质量可视化结果。
DeepSeek-GRPO重要性权重设计错误？详解Qwen3新强化学习算法GSPO
论文指出GRPO在大语言模型训练中不稳定，因其重要性权重设计错误易引入高方差噪声。为此提出GSPO算法，从序列维度计算梯度，解决了MoE模型RL训练的稳定性问题，在Qwen3上效率更高。
9.9K star 惊艳，一行代码即可生成！
介绍了基于Python的开源工具MapToPoster，它能通过一行代码将全球任意城市地图转化为极简艺术海报。项目在Github有9.9k+ star，有多种功能特性，操作简单，降低了地图设计门槛。
Claude写80%代码，Anthropic工程师却越来越孤独
Anthropic工程负责人Fiona Fung带领团队用Claude Code使人均代码量翻8倍，但工程师交流减少，孤独感渐生。此外，还存在上下文切换、心流体验变淡、工作意义减弱等问题，工程师职业边界也在变模糊。
「神经软件」正在到来，人类代码将失去意义！
Lambda Labs CEO Stephen Balaban 在英伟达 GTC 2025 提出神经软件概念，指不再写代码，让大语言模型成软件。它没传统软件的 bug 问题，未来计算机或端到端神经化，虽有争议，但变革在加速。
LightX2V fp4 quant kernel代码笔记
这是关于 LightX2V 里 `lightx2v_kernel` 做 FP4 量化 GEMM 的读码笔记，解释接口和约束、kernel 关键路径等问题，还介绍 NVFP4 和 MX-Formats 量化原理、代码实现，以及 LightX2V 项目中的实际使用。
sglang 源码学习笔记（二）- backend & forward 过程
本文深入解析sglang forward核心实现全流程，介绍了forward传递过程、AttentionBackend数据结构，以flashinfer为例展开分析，还说明了cudaGraphRunner初始化、Capture、Replay过程，助读者理解代码。
Cloudflare 通过左移安全实践扩展基础设施即代码
Cloudflare实施基础设施即代码和自动化策略执行，将安全验证前置，消除手动配置错误，在部署前捕捉安全违规。该方案以Terraform等为核心，还解决了采用难题、配置漂移等问题。
Browser Use 推出 Code Use：直接用代码控制浏览器
Browser Use 发布 0.9.0 版本，推出专为爬取数据设计的 Code Use。它开发特殊 Agent 和定制 LLM 输出特定代码，通过 CDP 直接操控浏览器，效率和准确性理论上更高，还给出使用示例，同时提醒了安全问题。