「过程监督强化学习」共找到 1072 篇相关文章
Anthropic创始人盛赞Meta：开启广告基础设施「智能体进化」时代
Meta最新论文揭示基于树状思维链搜索的智能体框架，以“无人驾驶”方式重写广告系统底层内核，将内核开发时间从数周缩至数小时，生产环境性能最高提升17倍，Anthropic创始人高度评价。
清华突破「光毒性」难题，活体显微进入无扰观测时代
清华大学团队研发出LF-denoising自监督去噪算法，可在超低光毒性下实现长时间高保真三维亚细胞成像，突破了长时间活体成像的光毒性限制，为多领域研究提供新工具。
ChatGPT Health重磅登场：可连接病历和Apple Health，打造专属健康助手
OpenAI推出ChatGPT Health，可连接病历和健康应用，基于用户健康信息回应。它有强化隐私保护，与医生合作设计，不取代医疗护理。先向部分早期用户开放，后续将面向网页和iOS用户。
从大厂设计师到超级一人公司：6000字回顾我和AI的2025
作者回顾2025年，身份从大厂设计师变为自由职业者，用AI加持做超级一人公司。自媒体上各平台粉丝量增长，开始做视频；社群活动帮创业者和会员；创作涵盖Vibe Coding、Agent、图像视频等；还介绍合作产品，展望2026年AI趋势。
QwenLong-L1.5发布：一套配方，三大法宝，让30B MoE模型长文本推理能力媲美GPT-5
通义文档智能团队推出QwenLong - L1.5长文本推理专家，提供端到端长文本推理后训练“配方”，含数据合成管线、强化学习方法、智能体架构，在多基准测试成绩佳，代码已开源。
深度拆解沐曦MXMACA软件栈功能，算力自主+生态兼容，破解国产GPU落地难题
近日，刚 IPO 的沐曦股份发布 MXMACA 软件栈 3.3.0.X 版本。该软件栈可实现多语言支持、算子自动优化与跨框架平滑适配，能让现有 CUDA 项目近乎‘开箱即用’迁移，还兼容主流 AI 框架，助力国产 GPU 解决落地难题。
用更一致的轨迹、更少的解码步数「驯服」掩码扩散语言模型，扩散语言模型的推理性能和效率大幅提升
扩散大语言模型发展迅猛，或成下一代大语言模型基础范式有力竞争者。复旦大学等团队发布论文，提出高效解码策略与强化学习训练组合，解决MDLM解码和训练问题，提升推理性能与效率。
RL 将如何提高具身大模型 VLA 泛化性？清华大学团队NeurIPS 2025文章分析 RL 与 SFT 泛化性差异
清华大学团队在NeurIPS 2025发表文章，揭示强化学习（RL）提升具身大模型VLA泛化能力的优势，对比其与SFT差异，还提出评测基准和训练方法，为VLA训练提供新方向。
亚马逊“盲眼”机器人30秒跑酷首秀惊艳！华人学者领衔
亚马逊机器人团队FAR发布人形机器人研究成果OmniRetarget，它能让强化学习策略在复杂环境学技能并零样本迁移。该成果通过交互网格建模关系，经实验验证优势明显，背后团队由华人学者领衔。
奥特曼：感受不到GPT-5变强，是因为你还不够「专业」
GPT-5发布后口碑不佳，直播事故、网友吐槽、专家唱衰不断，有人喊出‘AI第二次寒冬要来了’。但奥特曼认为这是节奏和期待错位，GPT-5在科研等高阶领域有提升，技术范式也有转变，且OpenAI仍看重规模。