「强化学习微调」共找到 1681 篇相关文章
比Sora更疯狂!英伟达AI让机器人「做梦」修炼,无师自通直接上岗
英伟达新研究项目DreamGen用视频生成模型让机器人在神经网络生成的「梦境世界」自主探索学习。它能让机器人掌握新动作、泛化到新环境,合成数据暴涨333倍,还引入DreamGen Bench用于视频生成基准。
SeePhys Pro:重新审视多模态物理推理中的视觉理解与训练收益
来自中山大学等的研究者提出SeePhys Pro,是面向多模态物理推理的细粒度评测与训练诊断框架。发布了benchmark、训练集等,测评显示当前模型在信息模态转变时不稳定,为模型评测和训练研究提供基础。
「10万小时人类数据」不搞对齐只靠规模,灵初智能Psi-R2登顶MolmoSpaces!
4月10日晚,灵初智能发布大模型、数据集与合作计划,包括策略模型Psi - R2、世界模型Psi - W0及近10万小时人类操作数据。其未走花哨对齐路线,靠系统协同,在MolmoSpaces评测中表现优异,体现自主研发路线先进性。
英伟达成开源新王?Nemotron 3全新混合专家架构,推理效率升4倍
北京时间今天凌晨,英伟达发布 Nemotron 3 系列开放模型,含 Nano、Super 和 Ultra 三种规模。Nano 已上线 Hugging Face,采用混合 MoE 架构,推理效率提升显著。该系列还具备多种核心技术和实用能力,相关工具和数据集也已开源。
田渊栋离职Meta,最后一篇论文?
离职Meta后,田渊栋团队论文被NeurIPS 2025录用。研究提出「三门理论」,发现RLVR微调在小权重发力,不破坏模型结构,还绘制出RLVR训练动态的「参数层面全景图」。
钉钉DeepResearch, 0.008元/1k Token击穿地板价
阿里为7.5亿钉钉用户推出Dingtalk - DeepResearch,解决企业办公AI化痛点。系统采用“三横一纵”架构,有多阶段强化学习等三种解法及DingAutoEvaluator纵向飞轮,实现模型自进化、自纠错。
科普向:一文解构大模型后训练,GRPO和它的继任者们的前世今生
文章深入解读大模型后训练,先对比 PPO 与 GRPO,指出 GRPO 优势及成本问题。又介绍 GRPO 后续改进算法,如 DAPO 解决训练问题、GSPO 提升训练稳定性、GFPO 可优化多属性,还提及 GRPO 其他缺陷。
公开模型一切,优于DeepSeek-R1,英伟达开源Llama-Nemotron家族
英伟达推出面向高效推理的 Llama-Nemotron 系列模型,包括 Nano、Super、Ultra 等规模,具备卓越推理能力与效率,采用开放许可。模型支持动态推理切换,训练结合多方法,性能优于 DeepSeek-R1 等。
2025年4月17日消息,OpenAI 连发o3和o4 mini,o3为强大推理模型,o4-mini专为高效推理优化。它们能调用ChatGPT工具,可基于图像思考。OpenAI还开源本地代码智能体Codex CLI,兼容所有模型。
扩散不死,BERT永生!Karpathy凌晨反思:自回归时代该终结了?
苹果前员工Nathan Barry得出BERT本质是文本扩散一步的结论,将表示学习算法改造成生成算法。OpenAI创始员工Karpathy对此沉思,认为生成逻辑在LLM架构中可变。实验证明RoBERTa可转为生成引擎。