「深度确定性策略梯度」共找到 1634 篇相关文章
大模型如何泛化出多智能体推理能力？清华提出策略游戏自博弈方案MARSHAL
近日，清华大学等机构研究团队提出 MARSHAL 框架，利用强化学习让大模型在策略游戏自博弈。实验表明，多轮、多智能体训练提升了模型博弈决策水平，将推理能力泛化到通用多智能体系统，在一般推理任务表现显著提升。
AAAI 2026 Oral | SplatSSC：解耦深度引导的高斯泼溅，开启单目语义场景补全高效新范式
单目3D语义场景补全领域长期受困于密集网格表征，现有‘对象中心’范式也有瓶颈。SplatSSC框架通过深度引导策略与解耦聚合机制，实现性能与效率提升，在实验中表现优异。
LLM内部竟藏着众多策略模型？自所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制
中国科学院自动化研究所与腾讯AI Lab团队，从可解释性分析出发，发现LLM内部含多个可采样内部策略，揭示不同模型推理熵模式，提出BuPO算法，在复杂推理任务上表现优于传统算法。
Qwen深度研究一夜升级！可生成网页和音频播客，新模型能认医生手写体
Qwen版深度研究加速进化，增加听觉和视觉输出，可生成网页和音频。改进功能同时更新模型，Qwen3 VL能识别医生手写体。实测新功能表现出色，Qwen3-VL系列更新后性能优异。
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GPT-6 真要来了！OpenAI全新推理架构“循环深度”首次曝光：可榨出14倍参数潜能
OpenAI将推旗舰模型GPT - 6（内部代号Astra），采用“循环深度”新技术，能榨出14倍参数潜能，降低成本，但会使AI推理过程不可读，加重安全担忧。OpenAI已因该模型“能力过强”踩刹车。
阿里开源长文本深度思考模型！渐进式强化学习破解长文本训练难题，登HuggingFace热榜
阿里开源长文本深度思考模型QwenLong - L1，登上HuggingFace热门论文第二。它解决了长文本强化学习训练难题，通过渐进式上下文扩展训练，在多基准测试中表现出色，还探讨了SFT和RL作用。
混元3D开源端到端全景深度估计器，代码+精选全景数据已上线，在线可玩
全景深度估计在3D视觉领域日益受关注，但因全景数据稀缺、球面畸变问题，以往方法零样本泛化和效率不佳。腾讯混元3D团队提出DA²，通过数据扩充引擎和SphereViT架构，提升性能，展现SOTA表现。
港科提出新算法革新大模型推理范式：随机策略估值竟成LLM数学推理「神操作」
香港科技大学联合团队提出 ROVER 算法，跳过传统强化学习推理的策略迭代循环。它在多项数学推理基准上超越现有方法，在高难度任务中大幅提高 pass@1 和 pass@256，且提升推理多样性，更轻量。
多模态模型学会“按需搜索”，少搜30%还更准！字节&NTU新研究优化多模态模型搜索策略
字节与NTU优化多模态模型搜索策略，通过搭建工具、构建数据集及设奖励机制，用强化学习训练模型，使其按需搜索。实验显示，MMSearch - R1系统少搜30%还更准，为多模态大模型发展提供洞见。