在线学习+不确定性引导探索使RLHF数据效率提升10-1000倍
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用强化学习学习可迁移的逐层位宽分配策略,实现比统一4位量化更优的精度-效率权衡
将RL作为分布收缩算子,在预训练生成式策略基础上实现稳定高效的长周期机器人操作技能微调。
系统性研究LLM中间训练设计选择,揭示其与RL协同提升推理能力的机制
通过agentic mid-training和验证推理提升长链推理,BrowseComp达88.2
语言模型的在线经验学习
👍 61提出OEL框架,让语言模型从部署经验中持续自我改进
通过四阶段交互协议和双轨GRPO训练,让LLM自主探索未知数据库并生成准确SQL
边缘设备上的高效推理
👍 22通过LoRA适配器、动态路由和预算强化学习,在移动设备上实现高效LLM推理。
引入链式思维推理与多任务多奖励RL优化SVG生成
用强化学习将视频MLLM转变为主动评论者,实现机器人任务进度精确估计和零样本故障检测
多模态AI智能体的前瞻性规划
👍 3两阶段RL框架训练多模态Agent前瞻性规划能力,在7个基准上显著提升长视界任务性能
通过策略驱动的技能选择与分层奖励实现数学推理能力的持续进化
通过上下文化和去重模块改进Search-R1,EM提升5.6%,检索轮次减少10.5%
AI可以学会科学品味
👍 316用大规模社区反馈强化学习训练AI判断和提出高影响力研究想法
物理闭环双向优化,实现仿真就绪的人-场景交互重建
基于宝可梦的大规模AI决策基准,含对战与速通双赛道评估框架
系统比较SFT和RL在LLM后训练中的作用、差异与融合方法
通过对抗性协同进化优化代码和测试生成,消除对人工标注测试的依赖
训练时用自适应视觉提示引导模型学习时空定位,推理时无需额外工具
VST让视频大模型在流式观看时同步推理,兼顾实时响应与深度思考