「结果导向强化学习」共找到 1203 篇相关文章
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。
字节Seed新作：模型合并如何改变大模型预训练范式
字节跳动Seed团队在arXiv发表论文，提出预训练模型平均（PMA）技术。该技术将模型合并引入预训练阶段，可提升性能、预测衰减阶段表现，还能解决训练问题。不过，高学习率影响和强化学习应用待研究。
DeepInsight x ChatBI：个人Agent助手养成计划
文章围绕将ChatBI打造成个人Agent助手展开，从用户视角拆解使用流程，分析提问、反问澄清、结果验证等环节的困难与解决办法，还提及MCP协议、通义千问3及阿里云百炼服务对Agent开发的助力。
具身智能的「Z 世代」，来了
文章与三位具身智能领域的Z世代年轻人对话，他们有不同背景和经历。谭恒楷研究机器人，提出创新模型和算法；吴铭东专注真机强化学习；王乾旭研究蒸馏特征场。他们对AI有独特认知，展现出年轻人的冲劲和思考。
刚刚！北大校友Lilian Weng最新博客来了：Why We Think
北大校友Lilian Weng更新博客《Why We Think》，回顾利用测试时计算的研究进展，探讨让模型“思考更久”的方法。文中介绍了思维链、潜变量建模等策略，还提及多种提升生成质量的策略，如并行采样与序列修订，以及强化学习提升推理能力等内容。
小扎「梦之队」首批论文上线！LLM自举进化，单步性能狂飙22%
Meta超级实验室MSL新论文探索用强化学习微调大语言模型。提出探索迭代（ExIt）法，基于RL自动课程学习，训练仅需单步任务，模型学会多步自我改进。在MLE - bench上，ExIt相对GRPO提升约22%。
新模型亦是新 Agent，Kimi-Researcher 超大量一手实测！
2025 年被称为“Agent 元年”，月之暗面发布了端到端强化学习训练的新一代 Agent 模型 Kimi - Researcher，其基座是自研新模型。文章对其进行大量实测，与 OpenAI 等对比，并探讨了 Deep Research 的重要性及 Kimi 的不足。
下一站AI创业主线：别卷模型了，把这件事干成才重要
在AGI Playground 2025上，极客公园张鹏与三位投资人探讨Agent时代投资。他们认为AI创业进入「拼交付」时代，多模态短期影响被高估、长期潜力被低估，通用Agent是巨头之争，垂直Agent是创业机会，还会催生新基础设施，付费模式向按结果付费演变。
文心X1.1三大能力狂飙，海内外实测还挺惊艳！
9日WAVE SUMMIT深度学习开发者2025大会上，文心大模型X1.1发布，事实性、指令遵循、智能体能力显著提升，多项测试表现佳。它能做到知识一致，精准遵循指令，智能体解决问题出色，代码、数学、多模态能力也有进化，得益于迭代式混合强化学习训练框架。
面向 SGLang 的 Profile Analysis SKILL：3 张表定位 Kernel Fuse 和 Overlap 机会
文章介绍了面向SGLang的Profile Analysis SKILL，其工作流统一，输出3张表定位Kernel Fuse和Overlap机会，支持多种分析方式和模型。还给出Qwen/Qwen3.5 - 4B和openai/gpt - oss - 20b的分析结果，并表明该SKILL能节省token、缩短工期，作者厌恶Torch Compile。