通过步骤级奖励重塑解决医学VQA早期推理级联失败问题
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
视觉语言模型
世界模型
GRPO
多模态大模型
多智能体系统
多模态学习
智能体
知识蒸馏
图像生成
代码生成
LLM智能体
注意力机制
LLM Agent
具身智能
流匹配
多模态大语言模型
视频理解
数学推理
检索增强生成
可解释性
图像编辑
多模态
机器人学习
机器人操作
自监督学习
工具使用
Transformer
基准评测
对比学习
长上下文
RLVR
多模态推理
计算机视觉
数据合成
LLM评估
信息检索
推理加速
3D重建
扩散语言模型
自回归模型
视觉推理
RAG
参数高效微调
LoRA
视觉-语言-动作模型
Flow Matching
模型压缩
自回归生成
视觉-语言模型
后训练
工具调用
持续学习
高效推理
RLHF
策略优化
揭示 GRPO/Dr. GRPO/DAPO 是对组标准差的三种操作
为智能体RL的每个动作片段判定语义角色,按角色修正GRPO信用分配
通过差分答案探针奖励和结果门控优势路由,精确评估视觉工具调用的贡献并智能控制工具使用
将RLHF和OPD应用于扩散模型,提升图像生成与编辑质量
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
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。
用冻结小模型为大模型 GRPO 生成探索性 rollout,渐进切入到自采样的 S2L-PO 框架
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。
用层次化强化学习让LLM边读边想并自动分配计算
用双判官注入已知偏差构建可控环境,复现并自动检测rubric-RL奖励黑客
MemTrain:自监督的上下文记忆训练
👍 17自监督双代理任务(端到端重建+中间记忆召回)预训练LLM记忆能力。
以欠优化区域挖掘与CPT-SFT-RL渐进训练把0.9B文档解析模型推至新SOTA。
用感知扰动构造数据集并经GRPO批排序奖励训练判官,缓解其重文本轻视觉的偏差。
用梯度-激活显著性重加权GRPO的token级优势,提升数学推理。
系统研究多智能体RL训练LLM工作流,揭示IP/SP策略共享的梯度机制与失败模式
在RLVR中引入时间调度维度,按时序从后向前渐进优化轨迹百分位token
浏览器宿主、以结构化 JSON 状态为核心的移动端仿真平台与基准,单机即可承载数百并行实例用于可验证评估与在线 RL 训练。
NoisyAgent:在训练中显式注入用户与工具噪声以提升LLM智能体鲁棒性