「RL强化学习」共找到 1606 篇相关文章
「上下文学习」之后，腾讯混元第二篇公开研究：精准定位RLVR训练崩溃的“罪魁祸首”Token
腾讯混元团队新研究提出异常梯度定位器 GradLoc，可将全局梯度突刺定位到具体异常 token，降低 RLVR 训练观测与分析门槛，助力解决训练不稳定问题，让模型调优更科学。
不用递归自动微分，也能稳定计算高阶 PDE 导数？ Mollifier Layers 如何改造 PDE 反问题学习
本文介绍《Mollifier Layers: Enabling Efficient High-Order Derivatives in Inverse PDE Learning》，指出传统PINN递归自动微分计算高阶PDE导数有瓶颈，Mollifier Layers用解析卷积替代，实验显示其在精度、效率上有优势，也有核选择等局限。
独家｜RoboScience 机器科学完成10亿元融资，资金将用于强化 VLOA 大模型与本体
AI科技评论独家消息，RoboScience机器科学近日完成10亿元A轮融资，将深化VLOA大模型技术，推进自研机器人本体工程化与量产。其VLOA大模型有创新性架构，能实现通用泛化，还将发布自研机器人本体。
LLM内部竟藏着众多策略模型？自所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制
中国科学院自动化研究所与腾讯AI Lab团队，从可解释性分析出发，发现LLM内部含多个可采样内部策略，揭示不同模型推理熵模式，提出BuPO算法，在复杂推理任务上表现优于传统算法。
LLM内部竟藏着众多策略模型？自所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制
中国科学院自动化研究所与腾讯AI Lab团队从可解释性分析出发，发现LLM内部含多个可采样内部策略，揭示不同模型推理熵模式，提出BuPO算法，在复杂推理任务上性能显著优于传统算法。
LLM内部竟藏着众多策略模型？自所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制
中国科学院自动化研究所、腾讯AI Lab团队从可解释性分析出发，发现LLM内部含多个可采样内部策略，揭示不同模型推理熵模式，提出BuPO算法，在复杂推理任务上性能显著优于传统算法。
Agent KB：经验池让Agents互相学习！GAIA新开源SOTA，Pass@1性能最高提升6.66
来自多家机构团队发布 Agent KB 框架，构建经验池实现 AI Agent 经验共享。在 GAIA 基准测试中表现出色，提升多模型 Pass@1 性能，还在软件工程领域展现价值。其设计精妙，经消融、检索策略等实验验证有效。
Diffusion约2倍无损加速！训练-推理协同的缓存学习框架来了｜ HKUST&北航&商汤
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。
Agent RL和智能体自我进化的关键一步: TaskCraft实现复杂智能体任务的自动生成
当前智能体训练缺高质量任务数据，主流数据集依赖人工标注，规模和复杂性受限。OPPO 研究院提出 TaskCraft 框架，能自动生成智能体任务，构建并开源含约 41,000 条任务的数据集，支撑智能体训练评估。
万帧照片级仿真，打通视觉机器人学习的感知与物理鸿沟：国产仿真器GS-Playground入选RSS 2026
清华大学等联合提出高通量视觉高保真仿真器GS - Playground，被RSS 2026录用。它解决现有仿真器渲染开销高、资产制作依赖人工、Sim2Real迁移鸿沟大等问题，是全栈重新设计的仿真基础设施。