按token与GPU时对齐预算后稠密奖励全线落败,按预测难度选提示词反而带来可复现小增益
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三智能体分工微调RAG流水线,8B模型五基准平均EM超次优6.45%
训练独立的启动模型引导冻结的响应模型,用解耦创意过程的方式逃逸创意悖论
一次GRPO训练联合学习偏好可控的LoRA适配器混合,推理时切换λ即改变目标权衡
用演化的兄弟框架救援基座失败任务,并把激发的能力迁移进策略,使提升在原框架下保留
TurnWise 以回合级信用分配与回合均值聚合改进流式视频 GRPO
用实例级反思门控与跨轮次奖励记忆,自适应校准多源情感奖励的信任权重
仅用两阶段SFT加强化学习,训练出比肩前沿商业模型的全开源智能体基座模型
用动作分歧筛选训练状态并按任务进度自适应决定 rollout 范围,交互成本降 56-61%
用执行底座+经验飞轮+三阶段学习,让开源 CUA 在六大基准达到 SOTA
构建上下文-焦点-观测点计划,让模型学会先判断该看什么再主动取证的视频描述框架
把训练-推理失配精确拆成数值差异与策略滞后,据此提出DLC:中心化+裁剪+按ESS重同步
训练日志判断任务池何时耗尽,仅用800个程序化新任务实现零数据多模态自我改进
让模型自己出题、自建长文档、自筛难度,再用GRPO从零外部数据提升长上下文推理
用训练时自评与双重奖励让搜索智能体内化搜索状态感知,推理时零额外开销
用多日期结局反馈的智能体强化学习,联合训练 LLM 的证据检索与概率报告能力
用动态演化的子目标参考图把轨迹级优势塑形成步级信号,修复GRPO均匀信用分配
区域→文本→区域的循环重构重叠作为免参考可验证奖励,让单一模型同时提升理解与定位
统一三种路由范式与模型选择,COMET-GRPO 分层信用分配提升 11.03%
以结构化Harness多样性作智能体RL新缩放维度,显著提升跨harness泛化