多响应判别式奖励模型:一次前向同时评N个候选,实现N×加速与SOTA精度。
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首个面向近距HRI的VLM,任务感知地定位3D人体关键点
用高斯分布匹配重写GRPO优势函数,破解多任务奖励拓扑不均衡。
提出HDPO强化学习框架,解耦准确率与工具效率奖励,教会多模态智能体Metis“何时不用工具”。
把一致性与视觉接地作为硬约束的GRPO变体,让多模态推理既准又真。
Sol-RL 用 FP4 探索候选池,BF16 再生成关键样本,加速扩散 RL 4.64×。
HiLL:联合训练提示器与推理器,让 GRPO 在难题上找回学习信号。
两阶段RLVR框架联合训练推理和自我改进,无需外部监督信号
LLM 能否在含噪监督下学习鲁棒推理?
👍 38首次系统分析 RLVR 噪声标签机制,提出在线标签精炼方法 OLR。
自蒸馏只控更新幅度,环境奖励锚定方向
多智能体RL系统,首次在3场Codeforces现场赛中击败所有人类选手夺冠
通过引入Future-KL散度重构GRPO的信用分配机制,突破LLM推理长度停滞瓶颈
提出MUPO方法解决RL模型的多样性崩溃问题
首个用强化学习训练多跳搜索智能体,为知识密集型图像生成收集外部知识与视觉参考
通过规划先于感知的迭代推理,让MLLM自主决定看什么、何时看、怎么看
Actor-Judge架构实现多模态推理无监督自进化,无需标注数据
将文生图的推理与生成统一为MDP,用GRPO联合优化文本和图像策略
视频生成强化学习中的流形感知探索方法
👍 34通过微观精确SDE和宏观双重信任区域,使视频GRPO探索保持在数据流形附近
通过筛选高方差轮次和功能等价奖励,将SFT轨迹转化为高效RL训练,实现4倍计算节省同时保持OOD泛化
AI可以学会科学品味
👍 316用大规模社区反馈强化学习训练AI判断和提出高影响力研究想法