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Karpathy：强化学习「有点问题」，突破还需新算法

前特斯拉AI总监、OpenAI创始团队成员Karpathy发文称，强化学习虽能带来更多收益，但机制「可疑」，不像人类解决智能任务的方式。他提出新算法框架，还指出当前存在诸多待解决的问题。

HKUST、北航与商汤提出HarmoniCa框架，解决Diffusion模型推理慢、成本高问题。它通过SDT和IEPO机制，解决训练 - 推理脱节，在多模型上实现推理提速、质量提升，且训练推理开销低，已开源。

4月8日，加州理工学院等联合团队在arXiv发布论文，证明小型量子计算机处理部分机器学习任务时，可用指数级更少内存超越经典计算机。研究绕开QRAM，提出算法框架验证优势，但仍待真实硬件验证。

B站升级动画视频生成模型Index - AniSora技术并开源，支持多种二次元风格视频镜头一键生成。基于相关研究提出首个专为二次元视频生成的强化学习技术框架，构建奖励数据集、训练AnimeReward、提出GAPO优化策略，实验验证其有效性。

阿里巴巴通义实验室推出VRAG - RL，融合视觉感知、多模态推理与强化学习，已在GitHub开源。它破解传统RAG处理视觉数据难题，通过创新机制提升性能，在多数据集表现出色，还将向更拟人化和低幻觉方向发展。

MCP•RL 是 Agent Reinforcement Trainer (ART) 框架一部分，能让 AI 模型通过强化学习学会高效使用 MCP 服务器，解决工具调用痛点。ART 无需标注数据、通用性强，提供便捷集成方式，项目开源。

中国人民大学、清华和腾讯合作的CVPR 2025论文指出，当前多模态学习范式有缺陷。为此提出新范式，构建AV - UIE数据集、Crab框架，实现任务互助，在多任务上超垂类专家模型，数据、模型、代码开源。

人大高瓴研究团队提出DelTA算法，不依赖经验为强化学习目标中每个token算最优权重。实验显示它适配主流强化框架，在多任务上提升base模型效果，还能让训练更稳定。

香港大学李弘扬老师团队提出 RISE 框架，通过组合式世界模型让机器人在虚拟空间强化学习，解决传统 VLA 模型落地难题，在长程任务中性能提升显著，重新定义智能体理解世界的方式。

新智元报道，博主曝光Ilya 2015年谈论深度学习的语音片段。数学出身的Ilya认为机器学习违反直觉，大二与Hinton合作。他指出监督学习是最成功领域，还谈及神经网络目标函数、深度学习追求等观点。