「可验证奖励强化学习」共找到 1547 篇相关文章
自写驱动越狱!Gemini 3 Pro零败绩通关宝可梦:效率碾压前代8倍「Agent进化太快了」
在全自动《宝可梦 水晶版》对决中,Gemini 3 Pro击败Gemini 2.5 Pro,通关速度至少快2倍,前代或慢8倍。它还展现出诸多能力,如自写驱动绕过限制等,但也存在不验证假设等局限。
4B小模型数学推理首超Claude 4,700步RL训练逼近235B性能 | 港大&字节Seed&复旦
香港大学NLP团队联合字节跳动Seed、复旦大学发布Polaris强化学习训练配方,让4B模型数学推理能力超商业大模型,且Polaris-4B可在消费级显卡部署,相关内容已全部开源。
ScienceDiscovery实现树搜索驱动RSI,加速科学发现,小时级写出通用积分器,低成本找出物理科学规律
openJiuwen社区的ScienceDiscovery把科研试错交给程序,通过树搜索实现科研场景产物RSI。它能在多个案例中高效产出成果,成本低、耗时短,且底座灵活,可换算法和任务,但推广需解决验证速度和可信度问题。
【CIKM'2026】CQ-SID:LLM生成式检索在手猫搜索召回中的探索与应用
文章围绕LLM生成式检索在手猫搜索召回的应用展开。先点明当前搜索召回机制问题及生成式检索挑战,提出CQ - SID等方法,经实验验证其效果佳,还介绍了线上实验成果,最后展望未来探索方向。
聚焦手机AI“超级入口”,中兴Nebula小模型让手机秒变“小秘”?
移动智能时代,手机AI“超级入口”成竞争焦点。美团率先推出AI Agent,中兴通讯自研Nebula-GUI模型表现亮眼,在测评中获佳绩,已在多款手机商用,还开发数据制备系统,经监督微调、双层强化学习提升性能。
Kimi 大模型训推混部的稳定性与资源优化实战
月之暗面系统工程师黄维啸在 QCon 大会分享 Kimi 大模型训推混部实践。介绍了训推集群挑战,如故障多、资源利用低等,还阐述了全链路稳定性提升、资源高效利用及强化学习混合部署等方案。
GPT-5 = Scaling Law失效?毕树超:永远有效,因为它反应的是数据结构,客观规律
Shuchao Bi在哥大演讲阐述AI发展。回顾自监督与强化学习路径,指当前发展遇高质量数据瓶颈,认为Scaling Law不会失效。还探讨通往AGI面临的问题,畅想AI重塑世界,提出两个理解AI发展的心智模型。
高通Nuvia架构介绍
本文详细介绍高通Nuvia架构。Nuvia由经验丰富芯片设计师创立,后被高通收购,旨在强化自研技术、拓展市场。Oryon CPU架构是其成果,虽面临法律争议,但设计独特,多方面表现出色,还具备安全功能和较高性能。
AI「生肉证明」堆爆GitHub!陶哲轩重磅发声:只会解题没用了
陶哲轩判断数学从证明稀缺进入过剩时代,AI 使证明生成加速,出现验证和消化跟不上的‘阻抗失配’现象。如 Erdős 问题有众多待评估方案堆积,而仅1196号案例跑通‘三件套’。他还指出学术评价体系将重写。
科学家证实磁场真的能改变基因表达,但它的要求非常严苛
韩国东国大学 Jongpil Kim 团队研究证实磁场能改变基因表达,该团队绕开 ferritin 路线,通过全基因组筛选找到关键基因 Cyb5b,拼起磁场→基因表达分子链,并在抗衰老、阿尔茨海默病、抑郁症血清素调控方面做了活体验证。