首个将物理碰撞规则直接编码到高维空间的强化学习视频生成框架。
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模型压缩
合成数据
10B参数多模态模型通过统一预训练和平行协调推理,在60+基准上媲美或超越100B+模型
通过奖励LLM生成的罕见但正确的解题策略,解决强化学习中的探索崩溃问题。
基于视觉-语言推理的城市社会语义分割
👍 105用VLM两阶段推理+强化学习实现卫星图像中社会语义实体的像素级分割
让LLM先推理再生成,突破T2I模型的文字-像素映射局限
提出步骤级工具调用安全检测基准、防护栏模型和反馈驱动推理框架,将有害调用降低65%
将工具调用信用分配建模为二部图匹配问题,实现细粒度的回合级奖励估计
两阶段框架:检索增强原型生成+GRPO片段优化,实现分子多属性精确控制
通过逻辑结构化数据构建和感知结构的奖励聚合,显著提升LLM复杂指令遵循与逻辑推理能力。
在GRPO优势之后加反向累积log比,修正自回归KL信用分配
7B小模型通过虚拟宽度扩展和两阶段RL在皮肤诊断上超越235B大模型
通过有限状态机实现可控自进化,提升深度研究任务的稳定性和性能
基于Gemma 3的开源翻译模型,SFT+RL双阶段训练大幅提升质量
提出自适应前瞻机制,让LLM智能体在行动前动态决定想象多远的未来
统一多种多模态推理技能为生成范式,用SFT+RL实现
通过规划阶段分支策略和多样性奖励提升LLM创意写作多样性
通过策略与评论家的协同进化,解决强化学习中评论家过时导致反馈失效的问题
通过合成可控难度的推理环境和自适应RL,持续提升LLM推理能力。
Upstage 102B 韩英双语 MoE 模型,合成数据+SnapPO 突破低资源瓶颈
用组内锦标赛排名替代逐点标量打分,解决开放式任务RL训练中的判别力崩溃问题