让LLM策略模型主动设计自己的RL训练环境,实现自适应环境工程
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
提出判别器引导的强化学习(DRL),在不依赖人类偏好的情况下修正流匹配模型的分布偏差
原生主动感知作为全模态理解的推理
👍 20首个原生全模态Agent框架,通过迭代Observation-Thought-Action循环解耦视频时长与推理复杂度,实现测试时正扩展
通过量化drafter、智能切换和动态draft长度,将RL训练延迟降低19.6%
强化空间视觉语言模型中的双路径推理
👍 15提出SR-ReaL框架,通过LOR和DTR双路径推理+强化学习提升空间VLM的几何推理能力
用轻量8B模型编排16个商业API,科学推理准确率达56.66%
通过惊异度引导的令牌级优势重加权解决GRPO训练中的策略熵坍塌问题
利用奖励方差检测能力边界,动态合成高质量多轮工具使用训练数据
用图灵奖励学习用户模拟器
👍 2基于图灵测试判别奖励训练人类不可区分的用户模拟器
通过将中间错误答案转化为修订与验证提示,训练LLM的测试时序列修订能力
首个用RL指导演示检索的模仿学习方法,无需重训练即可处理摄像头丢失,在LIBERO基准上大幅领先基线
ZPPO通过BCQ/NCQ将教师知识仅注入提示词,在31个基准上显著提升小模型性能
通过token级梯度分析提出WAPO方法,解决RLVR训练不稳定性问题
使用冻结MLLM作为监督器,通过属性感知梯度改进视觉编码器训练
3B小模型经Spectrum-to-Signal后训练在可验证任务上达到千亿级旗舰性能
混合线性注意力+KPop RL+异步流水线,构建开放高效万亿智能体模型家族
利用参考解决方案作为密集奖励脚手架,改善LLM推理路径覆盖
面向全模态任务的多智能体编排框架与决策对齐强化学习方法。
把RL粒度从token拉到step,对齐MDP与信用分配单元。
通过多视图GRPO与自验证锚点,解决GUI定位RL训练奖励退化问题。