「过程监督强化学习」共找到 1072 篇相关文章
阿里通义开源GUI智能体SOTA：2B到235B端云协同重新定义移动端GUI智能体
阿里通义实验室开源MAI - UI，通过端云协同架构等解决GUI智能体部署难题。它全谱系模型设计应对硬件约束，自进化数据管线和在线强化学习提升性能，端云协同平衡隐私与效率，扩展动作空间打破局限，在多基准测试创SOTA。
「上下文工程」 已经30岁了，而你可能刚知道它
上海创智学院刘鹏飞老师团队提出上下文工程2.0，剖析其本质、历史与未来。上下文工程已发展30年，是熵减少过程，旨在弥合人机认知鸿沟。其历史呈收敛曲线，每次技术突破引发三重连锁反应，当前人类正处通向3.0转折点。
最新智能体自动操作手机电脑，10个榜单开源SOTA全拿下｜通义实验室
通义实验室推出Mobile - Agent - v3智能体框架，在多核心榜单获开源最佳。它能完成复杂任务，在多智能体框架中灵活切换角色。团队搭建云环境基建，从多维度构建数据，用强化学习和多智能体协作提升其性能。
万字实录：VLA 范式，具身智能的曙光与迷雾丨GAIR Live
2025年5月9日，雷峰网等举办“具身智能之VLA的实践与突破”线上圆桌沙龙。多位专家探讨VLA定义、起源、技术路线等，指出其面临推理、数据等瓶颈，还讨论了与强化学习结合、数据选择、提升泛化性、长程任务及落地场景等问题。
扩散模型+自进化：这篇论文让Deep Researcher错误率直降70%
论文提出测试时扩散深度研究代理（TTD-DR），将报告生成建模为扩散过程，有组件自进化机制和动态闭环设计。实验显示其在多领域研究任务超现有方案，为AI研究助手落地提供新范式。
一篇多模态大模型推理技术最新综述
华东师大&字节跳动系统回顾基于强化学习的MLLMs推理进展，涵盖关键算法设计、奖励机制创新及实际应用，探讨了RL在LLMs/MLLMs中的关键设计与优化策略，还涉及多模态大模型推理多方面内容。
9B“小”模型干了票“大”的：性能超8倍参数模型，拿下23项SOTA | 智谱开源
智谱发布并开源仅9B大小的模型GLM-4.1V-9B-Thinking，在28项评测中拿下23个SOTA，成10B级别最佳VLM模型。它引入思维链推理机制，通过课程采样强化学习提升能力，还获10亿投资。
Qwen3技术报告首次全公开！“混合推理模型”是这样炼成的
本文首次公开Qwen3技术报告，介绍其模型架构、预训练及后训练过程、性能表现等技术细节。Qwen3整合两种模式，引入思考预算机制，降低轻量级模型计算资源，在多基准测试领先，多语言支持扩展至119种，所有模型开源。
英伟达拟 10 亿美元砸向这家 AI 编码创企！Copilot 技术大佬带队、成立两年估值近千亿
10月30日彭博社报道，英伟达拟最高投10亿美元给AI创企Poolside，此轮融资或使其估值翻四倍。该公司由微软技术大佬带队，开发AI编码助手，创建强化学习法训练模型，从底层自研，有独特优势。
只需1/4预算，性能反超基线：阿里高德提出Tree-GRPO，高效破解智能体RL难题
阿里高德提出Tree - GRPO方法解决智能体RL难题。它以智能体步骤为节点树搜索，在11个数据集中更省预算、表现更好，能在1/4预算超GRPO基线，解决了Rollout成本高和监督稀疏问题。