「开放域RL」共找到 857 篇相关文章
100 页 Agentic RL 综述！牛津、新国立、AI Lab 等联合定义 LLM 下半场
2025 年大语言模型热潮持续，但当前主流训练范式显瓶颈。牛津、新国立等 16 家机构学者发布 100 页 Agentic RL 综述，明确定义从‘会说’到‘会做’进化路径，剖析理论、结构与实践，展望未来挑战。
他们让万亿参数RL学会了「省着跑」，顺便砍掉九成算力
2025年，强化学习成大模型进化主战场，但万亿参数模型跑RL成本高。Mind Lab团队实现1T参数模型LoRA高效RL训练，GPU消耗降90%，技术开源。此外还有Memory Diffusion记忆机制等成果。
港科大&北京人形提出LOVON：足式机器人开放世界全域目标追踪新范式！
港科大广州联合北京人形创新中心推出LOVON框架，融合大语言模型、开放词汇视觉检测和语言 - 运动映射模型，解决足式机器人开放世界全域目标追踪难题，有抗干扰视觉处理等优势，性能超传统方法。
裸辞北大博士带17个Agent，49天造出全球首个AI开放世界！成本仅5000
北大文科博士刘耕带17个Agent，49天、5000元成本、30万行代码造出全球首个AI开放世界Elseland。其玩法、世界、创造都具开放性，刘耕逆风突围，开发效率大幅提升。
哈佛发现基础模型比你想象中更强大：纯采样方法可超越RL
论文提出基础模型本身已具备强大推理能力，通过“幂采样”纯采样算法，在多推理任务上媲美或超越RL后训练，挑战“RL才能提升推理”观念，为理解基础模型潜力开新视角。
斯坦福提出新的RL范式，让3B模型的Agent超越Claude、GPT-4
斯坦福提出新的RL范式，让小模型Qwen2.5 - 3B经训练后性能超越Claude - 3.5 - Sonnet等大模型。论文解决了RL在代理环境中可变时长动作优化偏差和稀疏奖励两大挑战，为AI代理发展指明方向。
上海 AI Lab 庞江淼：开放平台是具身智能“ChatGPT 时刻”的前提｜具身先锋十人谈
上海AI Lab庞江淼认为开放平台是具身智能“ChatGPT时刻”的前提。他早期专注CV，后转型切入底层控制。他指出具身智能Scaling Law非简单线性，还探讨了大小脑融合、VLA技术等，团队发布的Intern - Robotics目标是建开放基础设施。
视觉感知RAG × 多模态推理 × 强化学习 = VRAG-RL
数字化时代视觉信息愈发重要，传统RAG方法处理视觉信息面临挑战。阿里巴巴通义实验室的VRAG - RL将强化学习引入多模态智能体训练，革新检索生成范式，提升视觉语言模型多方面能力，代码已开源。
字节奖学金首次全球开放，五年67位得主去向追踪
2026 字节跳动奖学金启动，首次开放全球申请，扩大获奖名额、提高奖金。此前五届共支持 67 位青年研究者，研究覆盖 AI 全谱系。获奖者去向多元，研究方向常领先风口，体现字节对源头创新的支持。
AI编程到底有没有护城河？RL+Agent重塑代码世界！
作者作为cursor重度用户和算法出身玩家，分享AI编程赛道技术内幕。探讨AI编程视角下RL的难题，介绍AI编程体验进化要素，还聊了cursor 1.0更新，最后指出AI编程工具发展趋势。