「生成式强化学习」共找到 3479 篇相关文章
PRSA 2025 | RPI Nithin Somasekharan、Shaowu Pan（潘韶武）：突破柯尔莫哥洛夫屏障——面向模型降阶的可学习加权混合自编码器
本文将线性POD与非线性Autoencoder通过可学习参数融合，提出可学习加权混合自编码器架构。在多数据集验证中，该方法克服了POD和纯AE的局限，在复杂PDE系统预测中表现出色，或可降低大规模计算成本。
SkyReels-Audio让嘴型和音频完美匹配不再难
音频驱动的动态人脸生成研究较少，昆仑万维提出SkyReels - Audio框架，基于预训练视频扩散变换器构建，支持无限长度视频生成与编辑，采用混合课程学习等策略，保障视频视觉保真度和时间一致性。
图像分词器造反了！华为 Selftok：自回归内核完美统一扩散模型，触发像素自主推理
华为盘古多模态生成团队推出 Selftok 技术，通过反向扩散将自回归先验融入视觉 token。它突破传统，实现因果 token、强化学习友好型 token 及纯 AR 大一统架构，实验在多方面表现优异，论文还入选 CVPR 2025 最佳候选。
智源悟界·Emu3.5发布，开启“下一个状态预测”！王仲远：或开启第三个 Scaling 范式
2025年智源发布悟界·Emu3.5，在“Next-Token Prediction”基础上实现“Next-State Prediction”。它能力全面提升，或开启第三个Scaling范式，还在预训练、强化学习、推理加速上有技术创新。
The Batch: 892 | 教育应与 AI 协作，而非对抗
三年多前ChatGPT发布，教育改变。曾寄望用AI检测器识别生成文本，但学生易规避。检测难维持信任，还可能惩罚错对象。生成式AI可提升学习，应构建新评估模型，如展示真实理解等。
ICLR 2026｜CMU等团队让AI生成的3D场景真正「站得住」：PAT3D把文生3D从能看推进到能模拟、能交互
现在3D AIGC虽能快速生成场景，但落地有问题，很多场景物理模拟时会暴露物体悬空等问题。CMU等团队提出PAT3D，目标是让生成的3D场景物理上站得住，可用于编辑、交互和仿真，且代码已开源。
AI数学能力暴涨100%，自进化直逼RL极限！CMU新作颠覆认知
数据枯竭成AI发展瓶颈，CMU团队提出SRT方法，让LLM自我进化，提升数学与推理能力，性能逼近传统强化学习。研究还分析其局限，提出缓解奖励作弊策略及应对模型崩溃的方法。
SFT+RL双管齐下：ReasonGen-R1如何破解文生图「指令不遵」难题？
上海科技大学等机构提出 ReasonGen-R1 框架，结合链式推理监督微调与强化学习，提升自回归图像生成模型推理和创作能力，已全面开源。介绍了其训练阶段、实验结果及推理链模式。
清华朱军团队Nature Machine Intelligence：多模态扩散模型实现心血管信号实时全面监测
清华朱军等团队提出多模态生成框架 UniCardio，在单扩散模型中实现心血管信号去噪、插补与跨模态生成。它采用扩散模型和 Transformer 架构，结合持续学习范式，实验表现优，有望用于多领域。
AI正在偷走白领工作！OpenAI狂砸10亿教AI上班，你的完美继任者即将上岗
Anthropic、OpenAI等大厂计划每年投10亿美元，为AI提供强化学习环境、让其「偷师」专家，教会AI像人类一样工作。OpenAI高管预言未来经济或成「RL机器」，引发岗位替代担忧。