「奖励建模」共找到 469 篇相关文章
OpenAI罕见发论文：我们找到了AI幻觉的罪魁祸首
AI“幻觉”是阻碍完全信任AI的关键障碍，目前无根治良方。OpenAI罕见发论文揭示其根源，指出标准训练和评估程序奖励猜测，应加大对自信错误的惩罚，奖励表达不确定性。
Index-AniSora：B站开源动画生成模型，斩获多项SOTA入选IJCAI25
B站开源动画视频生成模型Index - AniSora，支持多种二次元风格视频镜头一键生成。基于AniSora系统，全面提升动画生产效率与质量，开源内容丰富，还构建奖励数据集和奖励模型提升对齐性能。
GUI定位还在玩「非黑即白」？浙大团队提出GUI-G²，显著提升GUI智能体定位性能
在人工智能领域，GUI 智能体成技术风口，但现有 GUI Grounding 方法有缺陷。浙大团队提出 GUI - G²，将 GUI 交互转变为连续空间建模，在三个主流 GUI 定位基准测试中表现亮眼，重新定义了 GUI 交互本质。
讲座分享 | 密歇根大学Karthik Duraisamy教授
密歇根大学Karthik Duraisamy教授将开展讲座，主题为数据驱动的湍流建模。会介绍过去十年嵌入学习模型增强的进展，强调简约与约束平衡，指出存在的陷阱及挑战，还提及让数据驱动封闭成为可靠组件的要点。
港大赵恒爽团队论文：让扩散模型既拿高分又不「作弊」丨CVPR 2026
扩散模型虽能生成逼真图像，但存在“奖励作弊”问题。港大赵恒爽团队提出 GDRO 后训练方法，引入组级奖励优化机制，提升模型表现、缓解作弊，还提高训练效率，有明显工程价值。
腾讯3D生成模型上新！线稿可变“艺术级”3D模型，鹅厂内部设计师也在用
腾讯上新艺术级3D生成模型Hunyuan3D - PolyGen，支持生成复杂几何模型，鹅厂游戏工作室用后美术师建模效率提升超70%。该模型在拓扑功能实测表现佳，还介绍了其核心原理和技术。
无需验证器的RL：RLPR解锁LLM通用推理潜能
现有依赖强化学习与可验证奖励（RLVR）提升大语言模型（LLM）推理能力的方法，受限于领域特定验证器。本文提出RLPR框架，利用LLM生成正确答案的固有概率作奖励信号，实现无需外部验证器的通用领域强化学习，效果显著。
AI 正在奖励那些「最不专业」的人
文章以AI能力为上涨的潮水、个人专业技能为柱子作比，指出AI先替代简单重复工作，再逐级挑战复杂工作。高精尖专家因专业技能高难，难见AI价值；创业者则受益于AI对琐碎事务的处理。
Bug变奖励：AI的小失误，揭开创造力真相！
最新研究发现，AI的「创造力」并非额外能力，而是架构副作用。扩散模型本应是复制机器，却画出奇怪图像。研究者基于规则构建数学系统，证明了这一观点，还推测人类灵感或许同理。
ICME专题征稿 | 具身多模态智能：从感知到世界建模
ICME是多媒体领域国际顶级会议，2026年将在泰国曼谷举行。此次专题征稿聚焦具身多模态智能，涵盖多模态感知、世界模型等主题，介绍了投稿详情及联系方式。