用项目反应理论把量规判定聚合成奖励,区分同分模式并自适应减少评判调用
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用表意文字描述序列构造部件级细粒度奖励,提升文生图模型中文汉字渲染的结构准确性
逐批生长的增量 DAG 规划替代先规划后修补,并利用 DAG 拓扑设计结构化 RL 信用分配。
两个异构模型互换彼此全错提示上的同伴轨迹,等预算下GRPO平均多涨2.1分
组内智能体评分器给通过测试的解排质量序,和保持地重分配优势,稳定代码智能体RL。
交错强化学习驱动的统一模型原生反思学习
👍 41用整轨迹强化学习让统一多模态模型学会检查、诊断并修复自己生成的图像
用可复用服务组合生成跨环境任务训练智能体,八大基准平均提升9.17分
把训练-推理失配表示为对数几率位移,在位移坐标用单一阈值截断,比值上限随置信度自动收紧
构建科学图像可解释验证基准,用两阶段课程RL训练8B验证器,媲美更大闭源模型
程序验证的视觉语言模型自进化
👍 10用固定程序在结构化解析上算出答案,以逐断言校验取代多数投票,让 VLM 可靠自进化
397B模型从真实视频反向学习电影级分镜规划,30秒视频偏好提升50.86分
用模态锚定与冻结塔交替训练,把音视频联合生成RL解耦为两个条件单模态子问题
把记忆策展从写入推迟到读取时刻,按任务定制载荷并用GRPO训练策展器。
以查询自适应的动态评分细则为中间锚,经两阶段GRPO联合训练消除视频奖励模型的标量漂移
双轨记忆+强化学习Writer,破解群聊记忆的消息归属与状态重建难题
先采样求解数学模型再渲染成有状态工具环境,让动力学与可验证奖励同源,3美分造一个训练场
为每条指令生成六项实例感知量规奖励,结合 GRPO 训练 8B 模型,SVG 质量比肩超大基础模型
多任务智能体强化学习训练工具调用策略,视频生成 VABench 提升 19.1 分
仅凭源码自动构建可验证RL环境,5545个任务训练使智能体五大基准全面提升
专家判断编译为可执行科学检查,把科学代码库变成智能体可训练、可评估的环境