「视觉RL」共找到 903 篇相关文章
突破多模态奖励瓶颈！中科院清华快手联合提出R1-Reward，用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型（MRMs）对提升多模态大语言模型表现至关重要，强化学习理论上可引入长期推理能力，但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型，在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。
特斯拉开源硬件，中国公司回应来了：直接把机器人大脑开源了
特斯拉开源硬件专利后，智平方于4月22日发布AlphaBrain Platform开源社区，拿出含具身前沿技术等的“顶配全家桶”。介绍了世界模型、RL Token等5大技术亮点，还说明其用途及智平方过往开源成果与公司实力。
OpenClaw 能“边用边训”了：智能体强化学习训练框架 AReaL v1.0 稳定版发布
3月4日，蚂蚁集团联合清华发布开源强化学习训练框架AReaL v1.0稳定版，主打‘Agent一键接入RL训练’。它解决现有智能体框架接入训练成本高、缺乏持续进化能力的问题，还推出原生训练引擎Archon，集成AI辅助开发体系。
8个月营收提高4倍，n8n如何成为AI Agent最受欢迎的搭建平台？
n8n由前《加勒比海盗》视觉设计师创立，从工作流自动化工具升级为AI应用编排层。8个月营收提4倍，正进行超1亿美元融资。它能与AI无缝集成，有活跃社区，在多场景应用广泛，不过用户多为技术人员。
字节最强多模态模型登陆火山引擎！Seed1.5-VL靠20B激活参数狂揽38项SOTA
5月13日，火山引擎在上海发布5款模型和产品，其中豆包1.5・视觉深度思考模型（Seed1.5-VL）最吸睛。它激活参数20B，性能与Gemini2.5 Pro相当，38个评测基准达SOTA，推理成本低，已开放API。
把 Gemini 和 GPT 放到《我的世界》当教练，谁能看懂机器人的微操？
国立清华与英伟达团队研究《VLM-AR3L》，把Gemini 2.0、GPT-4.1等拉进考场，评估视觉裁决能力。结果显示Gemini综合最稳，开源小模型特定场景反超。还提出VLM-AR3L框架破使用瓶颈，实战超人类手写奖励。
打破具身世界模型可执行性鸿沟 ！港中深-跨维智能团队提出EVA框架，用强化学习让视频世界模型真正“动”起来
近期，利用视频生成模型为机器人构建“世界模型”成热门路线，但存在“可执行性鸿沟”。港中深 - 跨维智能团队提出 EVA 框架，用强化学习优化视频生成，实验显示其能提升视觉规划、仿真任务成功率及真实部署稳定性，还有数据合成潜力。
编程新王Composer 2.5来了，逼近Opus 4.7！成本仅为1/10
Cursor推出全新AI编程模型Composer 2.5，在部分编程基准测试上接近Claude 4.7 Opus和GPT - 5.5，运行效率最高提升10倍，成本仅为竞品一小部分。其采用定向文本反馈RL等机制，还与SpaceXAI合作冲击百万H100集群算力。
准确回答视频细节！11B模型挑战视频理解「证据级」任务，开源可商用
近日，复旦大学邱锡鹏教授领衔的OpenMOSS团队联合模思智能开源11B参数的多模态视觉理解模型MOSS-VL。它能准确回答视频里可被验证的细节、时间、过程和空间关系，有六项证据级能力，架构设计独特，采用Apache2.0开源许可。
大模型外挂“三维物体知识库”来了，大幅增强机器人长程自主操作能力
现有视觉语言大模型（VLM）能让机器人理解指令，但在操作中缺三维空间知识。近日研究提出 RAM 框架，它像“三维物体知识库”，为 VLM 补充空间知识，经 14 项实验验证其操作能力，还探索了在铰接与柔性物体操作中的应用。