DASH通过检测答案漂移为推理段落分配信用,在减少过度思考的同时提升准确率。
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用工具执行结果构造轮次级多视野事后监督,自适应调制强化学习优势。
用专家失败轨迹做反思学习,提升LLM推理能力
把技能生成建模为顺序编辑过程,用回滚奖励训练技能编辑策略
把自动驾驶规划变成轨迹选择题,先推理后揭示候选,治好教师的锚定偏置
CADENA:逐步式CAD逆向工程
👍 42逐步执行CAD操作并对比几何反馈,重建可编辑参数化程序
统一世界预测与价值估计的VLA强化学习评论家模型,149任务达SOTA
用任务变换把开放式任务变成可验证的自我博弈环境,无需外部裁判即可规模化训练。
面向在策略蒸馏的稳定优势融合
👍 27提出SAF四阶段流水线融合GRPO与OPD优势,避免熵坍塌并稳定提升性能。
CriPO用策略内自蒸馏注入缺失行为、翻转被压制的优势,约2×更少步数超越GRPO
弱到强同策略蒸馏
👍 20用弱模型的对数几率差合成代理教师,蒸馏出超越弱教师、逼近自身的强学生。
提出EVR奖励:多假设评估+视觉验证,强化学习优化多参考图像编辑。
将特权偏移重解为反事实敏感度,重分配 GRPO token 信用以提升长链推理。
开源全栈OpenMLE训练元进化智能体,MLE-Bench Lite奖牌率达71.21%。
面向真实设备的统一 GUI+CLI 基础智能体,在移动端全面 SOTA。
让多模态大模型学会按需调用视觉工具,既不过度也不漏用,真正提升能力。
把在线自蒸馏视为β=1的KL正则化策略优化特例,借logit插值与回报到当前信贷分配改进推理
三阶段框架让VLM先调用专业视觉工具,再把工具能力内化为无工具推理。
用统一策略在行动前依据当前状态重构检索经验,GRPO 端到端训练
构建深度可演化合成环境与协同进化循环,让9B计算机使用智能体逼近前沿模型