通过增强条件空间构建多视角奖励映射,提升流模型GRPO对齐效果
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ROVA框架通过结构化时空扰动与自反思难度调度,提升视频推理在真实世界扰动下的鲁棒性
GRPO 多任务强化学习联合训练 MLLM 评判器,显著提升分布外泛化
ICRL:纯RL框架实现LLM工具调用,无需SFT,渐进消除少样本提示
聚合外部批评与组内对比两种NL反馈,以离策略脚手架引导RL探索,实现2.2倍样本效率提升
首个零数据三角色自进化框架,让VLM自主生成图像并提升推理能力
通过解耦推理与置信度优化目标,解决 RLVR 训练中模型过度自信的根本问题
用RL训练LLM智能体判断动作优劣,自主涌现批判性推理
MicroCoder-GRPO在LiveCodeBench v6最高相对涨17.6%。
稳定扩散语言模型的强化学习训练
👍 3提出StableDRL,通过无条件裁剪和自归一化解决dLLM强化学习中的奖励崩溃问题
用可验证物理奖励和LoRA微调小型推理模型求解梁静力学,发现模型学到程序模板而非物理方程
用三阶段训练和数据工厂将通用VLM转为OCR专家,OmniDocBench达92.94%
提出RLAD框架,通过信任区域比率蒸馏将教师指导嵌入GRPO更新,实现选择性模仿
DPE 通过诊断-生成-强化闭环迭代,用 1K 种子数据让 8B 多模态模型超越 72B 模型
ACE通过非对称惩罚过自信错误,在不损失Pass@1的前提下显著扩展推理边界
GRPO的隐式优势对称性导致探索不足和难度适应差,A-GRAE通过非对称机制解决
首个端到端视觉强化学习框架,让多模态大模型真正理解图像隐喻
提出一个专为物理AI设计的多模态批评模型,通过自我参照的批评微调来提升物理推理和评估能力。
提出分块优势估计方法,为LLM结构化生成中的不同目标分配独立优势信号,解决奖励干扰问题
通过集中学习+分布式rollout与有界陈旧度控制,将RL训练成本降低36%