用强化学习优化文档索引以提升复杂推理检索效果
标签:
全部
强化学习
扩散模型
大语言模型
基准测试
视频生成
LLM智能体
世界模型
视觉语言模型
GRPO
多模态大模型
知识蒸馏
基准评测
具身智能
流匹配
机器人操作
多智能体系统
智能体
LLM Agent
可解释性
图像生成
代码生成
多模态学习
检索增强生成
注意力机制
RLVR
后训练
视频理解
机器人学习
长上下文
多模态
数学推理
图像编辑
VLA
数据合成
多模态大语言模型
推理加速
高效推理
评测基准
自监督学习
工具调用
对比学习
扩散语言模型
视觉-语言-动作模型
参数高效微调
Transformer
工具使用
LoRA
持续学习
LLM评估
自蒸馏
多模态推理
RAG
模仿学习
综述
LLM推理
信息检索
信用分配
在线策略蒸馏
模型压缩
合成数据
首个跨7域语言世界模型,CPT→SFT→RL三阶段训练实现高保真环境模拟
首个公开agent训练pipeline,100+实验,32B模型超越基线3.9pp
无需人工标注,通过分层反馈引导策略优化实现移动GUI代理的自适应
智能体模型的批判性分析与GIC架构
👍 23区分工具型与内禀型系统,提出基于分层目标、演化身份和自调节的GIC架构
使用SAC算法+多目标奖励函数优化LLM预训练数据混合策略
通过可验证的数据构建解决视觉数学推理中的数据质量和奖励信号可靠性问题
提出智能体数据裁剪框架,将高熵原始多模态流转换为意图对齐的结构化训练数据
为智能体手机使用训练开放模型
👍 18结合真实与模拟应用环境的手机代理训练方法,大幅提升任务成功率
Tmax:终端智能体的简单配方
👍 17提出大规模RL数据集和简单配方训练强终端智能体
TAPO通过构建微观反思轨迹,让模型从自己的错误中学习,在数学推理任务上显著提升表现
提出CoD框架,用RL训练LLM获得长生命周期智能体的元能力
利用3D视觉基础模型提供密集可验证奖励,提升多视图空间推理能力
通过强化学习后训练框架提升VLA模型执行效率,减少物理步数51.4%,加速5.83倍
将LLM问题采样建模为流形结构化老虎机,通过层次树和贝叶斯方法平衡效率、多样性与评估效用。
提出PICA训练机制提升关节物体操作鲁棒性
通过对比性上下文选择任务增强LLM的上下文 grounding 能力
视觉接地思考
👍 8让视觉推理轨迹显式指向图像证据,提升计数和空间理解能力
理解环境感知信息检索的行为
👍 8通过强化学习让大语言模型适应不同检索器的查询策略
用 2K 仿真轨迹蒸馏到 4B 模型,实现前沿级操作性能