「强化学习训练框架」共找到 3127 篇相关文章
卡帕西8000行代码手搓ChatGPT，成本仅100美元，训练12小时CORE表现超越GPT-2，手把手教程来了
AI大神Andrej Karpathy新作nanochat，用8000行代码、100美元成本纯手搓克隆ChatGPT。它是极简全栈训练/推理pipeline，训练12小时，CORE表现超GPT - 2，还给出快速上手详细指南。
搜索智能体RAG落地不佳？UIUC开源s3，仅需2.4k样本，训练快效果好
当前 Agentic RAG 落地有挑战，UIUC 和 Amazon 提出 s3 训练范式。它仅需 2.4k 样本，训练快且效果好，解决了优化目标偏离、检索与生成耦合等问题，在通用和医学 QA 任务中表现出色。
Qwen3 变身扩散语言模型？不从零训练也能跑，30B参数创纪录
扩散语言模型（DLM）潜力大但训练难，Radical Numerics团队改造Qwen3-30BA3B，推出30B参数的开源扩散语言模型RND1-Base。该研究系统性研究A2D转换关键因素，成果超现有部分模型，还提出简单方法及训练策略。
绝对零监督Absolute Zero：类AlphaZero自博弈赋能大模型推理，全新零数据训练范式问世
清华大学 LeapLab 团队等提出全新推理训练范式 Absolute Zero，使大模型实现「自我进化式学习」。基于此范式训练的模型 AZR，在代码生成与数学推理基准任务表现出色，缓解了大模型对人工数据依赖难题。
⼤模型是万能的吗？探索机器学习+⼤模型在某出海投资业务的应⽤
本文基于公共云大客户出海投资业务案例，探讨用AI大模型结合机器学习算法构建投资预算预测与分配系统。历经三版方案迭代，从纯大模型到引入机器学习算法，目前项目处于落地阶段，有望实现多方共赢。
破解「长程智能体」RL训练难题，腾讯提出RLVMR框架，让7B模型「思考」比肩GPT-4o
腾讯混元AI数字人团队提出RLVMR框架，将‘元认知’理论引入RL，通过奖励‘好的思考过程’解决长程任务中智能体的低效探索与泛化难题，经其训练的7B模型表现出色。
抗干扰能力提升近40% ！无需对抗训练，北航上海AI Lab新蒸馏方法提升模型鲁棒性 | ICML 2025
在人工智能模型规模持续扩大的今天，数据集蒸馏方法能提升训练效率、降低成本，但蒸馏模型在安全性要求高的任务中抗干扰难。北航上海AI Lab团队提出ROME方法，无需对抗训练，显著提升模型鲁棒性，成果被ICML 2025接收且已开源。
腾讯AngelSlim升级，首个集LLM、VLM及语音多模态为一体的投机采样训练框架，推理速度飙升1.8倍
随着大模型应用成本与延迟问题凸显，腾讯混元升级 AngelSlim 训练框架，将投机采样技术拓展至全模态场景。它以 Eagle3 架构让推理速度最高飙升 1.9 倍，还具全模态训练、面向部署等亮点，有开源代码。
10秒视频token超5万，O(n²)跑不动？用后训练线性化框架实现1.71倍加速，推理成本大降｜CVPR'2026
视频生成进入大规模时代，但计算成本高，自注意力复杂度O(n²)跑不动。研究团队提出LINVIDEO后训练框架，无需数据和重新预训练，实现视频扩散模型线性化替换，保持生成质量，加速推理并降低成本。
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。