「RL Infra」共找到 340 篇相关文章
奖励模型预训练新范式POLAR：突破强化学习短板，有望打通RL链路扩展“最后一环”
强化学习中奖励模型设计与训练是瓶颈，上海人工智能实验室提出奖励建模新范式POLAR。它摆脱传统“绝对偏好”限制，契合强化微调框架，通过对比学习训练，实验证明其性能和泛化性佳，有望打通RL链路扩展最后一环。
腾讯混元AI Infra如何优化Hy3 Preview：一次大模型推理性能提升的技术拆解
文章聚焦腾讯混元AI Infra对Hy3 preview模型的推理性能优化。从算子优化与融合、并行策略等五大维度，剖析技术思路、算法及收益，如Attention算子单batch长文本最高加速2.95x，还提及后续显存优化等工作。
7B模型“情商”比肩GPT-4o，腾讯突破开放域RL难题，得分直翻5倍
腾讯混元AI数字人团队提出RLVER框架，解决开放域RL在真实交互中的‘情商’优化困境。经其训练的Qwen2.5 - 7B模型在情感对话基准得分跃升，比肩顶级商用模型，团队还有诸多启发性发现。
只需1/4预算，性能反超基线：阿里高德提出Tree-GRPO，高效破解智能体RL难题
阿里高德提出Tree - GRPO方法解决智能体RL难题。它以智能体步骤为节点树搜索，在11个数据集中更省预算、表现更好，能在1/4预算超GRPO基线，解决了Rollout成本高和监督稀疏问题。
真正面向大模型的AI Infra，必须同时懂模型、系统、产业｜商汤大装置宣善明@MEET2026
商汤大装置副总裁宣善明在MEET2026大会分享进展，强调大模型时代AI Infra要解决算力高效支撑问题。商汤战略“1+X”，大装置有优势，算电协同成果好，还推动国产化适配，产业落地成果多。
1.5B推理模型新SOTA，RL训练新解法打破「简单题过拟合、难题学不动」的魔咒
QuestA通过在训练中注入解题提示，实现两项成果：在1.5B模型上实现Pass@1的SOTA性能，还提升了Pass@k性能。它解决了RL训练中简单与困难任务的权衡问题，为开发强推理模型打开大门。
又一家清华系具身智能企业浮出水面：天使轮融资数千万元，打造具身数据Infra丨甲子光年
清华系具身智能企业灵御智能完成数千万元天使轮融资，累计融资近亿元。其聚焦打造具身数据Infra，研发TeleAvatar和TeleDroid构建数据采集母机，锁定三类应用场景，还从两方面压缩成本。
Kimi K2.6背后的Agent Database：Agent-native 时代的数据 Infra 竞争，跟过去 30 年有何不同
TiDB Cloud 成 Kimi K2.6 供应商，为其 Agent 建站服务提供支持。Kimi K2.6 由 Agent 完成在线应用构建，与其他 AI 建站应用不同，它全托管且用户无需技术背景。该合作解决了成本和基础设施难题，展现了 Agent-native 时代数据 Infra 竞争的新特点。
拆解大模型几项核心操作背后的数学与 Infra 优化逻辑
文章拆解大模型核心操作（RMSNorm、Softmax、Causal Mask、Sampling）背后的数学与Infra优化逻辑。指出Infra优化是用数学等价变换或精度妥协换硬件利用率和推理速度，还介绍各操作原理、问题及优化方法。
刘壮陈丹琦新作：开源通用视觉推理RL框架，0思考数据刷新SOTA
普林斯顿刘壮团队、陈丹琦参与推出开源通用视觉推理RL框架Vero。它构建的视觉推理器在30多项测试达8B视觉语言模型SOTA，解决了开源RL方案的问题，所有数据、代码、模型均已开源。