把零 RL 直接做到 1T 参数,揭示规模带来的涌现推理行为。
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合成数据
0.8B端到端文档解析模型,靠数据引擎+多组件RL奖励+策略蒸馏刷新多项OCR榜单
现代智能体系统中的自我改进:综述
👍 31把自我改进智能体形式化为参数更新与脚手架更新两条路径,统一梳理历史、分类、应用与评估。
长度惩罚削弱思维链的可监控性
👍 6长度惩罚RL压缩CoT并保留答案行为,但让监控者更难发现引导答案的隐藏影响
开放权重多乐器音乐转录模型,结合合成数据预训练、真实数据微调与强化学习后训练
信任区域策略蒸馏
👍 33通过动态构造近端教师解决OPD优化不稳定性,零计算开销实现数学推理性能大幅提升
基于疾病本体和靶点序列的条件生成模型
通过停止梯度算子实现无界正向更新的非对称优化框架,解决RL中探索与稳定性的矛盾
面向智能体强化学习的单轮次异步优化
👍 32提出SAO方法,通过单轮次采样和双向token级剪裁稳定异步强化学习训练
自动设计具身智能体架构
👍 12提出AGENTCANVAS和KDLOOP系统化评估 embodied agents 的架构搜索效果
通过两阶段真实世界RL,将触觉反馈残差适应到预训练视觉策略,大幅提升接触丰富操作任务的成功率
提出iKCE诊断方法揭示世界模型长期预测失败的本质是运动学而非动力学想象
用LLM导师动态调整提示词难度,解决强化学习中提示词与策略能力不匹配的问题
通过回合级预算策略优化长期Agent的在线策略蒸馏效率
让多模态大模型通过生成SVG代码进行可视化推理,提升空间理解能力
CanvasAgent协调11种视觉工具实现复杂图像创建与编辑。
TREK:蒸馏以探索、强化以精炼
👍 9TREK扩展GRPO探索支持,提升数学和Agent性能
1B 端到端 OCR VLM 系统升级:DFlash 推测解码提速,Agent 数据流扩长尾能力。
从专家视频演示中学习进度排名,用Spearman相关系数作为无奖励RL的奖励信号
研究发现RL训练增益集中在少量中间层,单层训练可超越全参数方法