「RL训练框架」共找到 3474 篇相关文章
NeurIPS 2025 | Code Graph Model：重塑代码大模型架构，利用“代码图”突破仓库级编程瓶颈
在 NeurIPS 2025 上，蚂蚁全模态代码算法团队展示「Code Graph Model (CGM)」，它将代码库图结构注入 LLM 底层注意力机制，打破业界刻板印象，在权威榜单上表现出色。文章解析其架构、训练策略和配套框架。
破解空间智能数据稀缺难题，影石开源DiT架构全景生成模型，在线可玩
影石研究院团队推出基于DiT架构的全景图像生成模型DiT360，设计分层混合训练框架，结合透视与全景图像数据，提升真实感和几何一致性。它支持多任务，优于现有方法，为三维场景生成提供新思路。
AI真的需要「像人类」那样思考吗？AlphaOne揭示属于大模型的「思考之道」
近年大模型在推理任务有进展，但缺乏推理节奏调控能力。伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校和加州大学伯克利分校研究提出 AlphaOne 框架，引入 α - moment 实现无需训练的推理调控，实验显示其能提升准确率和效率。
阿里新研究：统一了VLA和世界模型
阿里达摩院等提出WorldVLA框架，融合视觉语言动作模型与世界模型。它用三套分词器编码，解决传统自回归模型问题，经联合训练，实验显示其性能优，两模型还能相互助力。
苹果光速撤回RLAX论文：用了谷歌TPU和阿里Qwen，作者中还有庞若鸣
苹果一篇新论文在 arXiv 公开后匆匆撤稿。该论文揭示基于 TPU 的可扩展 RL 框架 RLAX，用了谷歌 TPU、亚马逊云及阿里 Qwen 模型，还介绍其架构、策略支持等，实验结果亮眼，也分享 Debug 过程。
ICML 2025 | 给AI装上「智能升级插件」！阿里安全-清华大学D-MoLE让模型在持续学习中动态进化
近日，阿里巴巴集团安全部 - 交互内容安全团队与清华大学联合研究成果被 ICML 2025 收录。他们提出 D - MoLE 框架应对多模态大模型持续学习挑战，实验显示其性能优、训练快，还能用于提升阿里安全审核模型适应力。
新“SOTA”推理模型避战Qwen和R1？欧版OpenAI被喷麻了
“欧洲的OpenAI”Mistral AI发布首款推理模型Magistral，却再遭质疑未与最新版Qwen和DeepSeek R1对比。该模型亮点是支持多语言推理，以纯RL方式训练，为LLM强化学习提供新范式。
大模型学会拖进度条看视频了！阿里新研究让视频推理告别脑补，实现证据链思考 | ICLR 2026
阿里巴巴未来生活实验室团队解决多模态大模型视频推理难题，推出ReWatch数据集和ReWatch - R1模型。数据集克服现有训练数据痛点，模型用SFT + RL范式及创新奖励机制，实验成绩SOTA。
The Btch：838 | 苹果加强生成式 AI 布局
苹果更新 Apple Foundation Models（AFM）系列，含设备端和服务器端版本，还发布 Foundation Models 框架。AFM 模型架构特别，训练有优化，测试表现有差异。此前苹果论文引争议，此次或是其重启 AI 战略之举。
Meta新突破！跨模态生成告别噪声：流匹配实现任意模态无缝流转
Meta与约翰霍普金斯大学联合推出CrossFlow框架，实现跨模态生成新突破。它基于流匹配提出新范式，无需依赖噪声分布等，在多任务上媲美或超最优算法，训练成本低、速度快，还能适配多任务。