「带可验证奖励的强化学习」共找到 1626 篇相关文章
科研数据不再碎片化！一张可计算图，连起整个科研世界
UIUC研究团队打造ResearchArcade，将ArXiv论文、OpenReview评审等碎片数据连接成动态知识图谱。它有多源、多模态等特征，支持多种格式数据导入导出，定义了六个任务，验证了图结构在科研数据处理中的作用。
这可能是今年门槛最低的黑客松比赛，速来！
2026开年Skill热度攀升，因其易搭建易分享且能交付结果。Founder Park联合扣子举办Skill招募大赛，设职场和极客两赛道，有流量、付费等奖励，还公布赛程、报名方式及好Skill的标准。
最强开源搜索再升级，研究、预测能力实测超惊艳!
MiroMind团队发布新一代模型MiroThinker-1.7和MiroThinker-H1，定位为重型推理智能体。其研究能力强、推理可靠，还能生成网页报告。新版本升级显著，靠两项关键技术实现有效交互，且预测案例表现出色。
QwenLong-L1.5发布：一套配方，三大法宝，让30B MoE模型长文本推理能力媲美GPT-5
通义文档智能团队推出QwenLong - L1.5，提供长文本推理后训练“配方”，含数据合成管线、强化学习方法和智能体架构。通过三大“法宝”重塑模型能力，效果显著，相关代码已开源。
抛弃“级联”架构！快手OneRec用大模型重构推荐系统，服务成本降至1/10
传统级联式推荐架构有瓶颈，快手用OneRec重构推荐链路，服务成本降至1/10。文中介绍OneRec架构、Tokenizer方案、强化学习奖励设计，还提及优化及多模态联合训练方向。
美团杀入视频生成模型赛道，LongCat-Video 136亿参数媲美顶尖模型，效率提升10倍
美团LongCat团队发布LongCat - Video基础视频生成模型，有136亿参数量，多任务表现出色。它核心亮点多，还建立了数据处理流水线，采用特殊架构和训练方法，提升了生成效率，性能媲美顶尖模型。
RLHF与RLVR全都要，陈丹琦团队最新力作将推理能力拓展到通用智能
普林斯顿大学陈丹琦团队发布学术成果，提出基于模型奖励思维的强化学习（RLMT）方法，弥合专门推理与通用对话能力差距，将链式思维优势扩展到更广泛范围，提升整体对话表现。
Anthropic 反杀 OpenAI，LLM 企业市场新格局
Menlo Ventures 报告显示，Anthropic 超越 OpenAI 成企业 LLM 市场新王者。代码生成成杀手级应用、强化学习成扩展路径、Agent 时代到来支撑其胜利。企业重性能，支出从训练转向推理。
突发！OpenAI新模型Astra吓瘫奥特曼：暂停训练两周，GPT-6训练一并冻结
OpenAI宣布暂停内部最强大模型强化学习，Astra模型暂停训练两周，GPT - 6也暂停。原因包括Hugging Face安全纰漏和Astra网络攻击能力越线。还采取物理隔离、严格监控、打击作弊等措施，或有营销意图。
陶哲轩：AI 正在让“想法”变得廉价，而真正的瓶颈从未改变
数学家陶哲轩与Dwarkesh Patel访谈，探讨AI在科学发现中的作用。他指出AI让‘想法生成’成本降为零，验证想法成新瓶颈；AI擅长广度，人类擅长深度；AI负责找证明，人类提炼‘理解’与‘智慧’。