今天，我们兴奋地宣布成立某机构AGI旧金山实验室，这是一个位于旧金山的全新专职团队。该实验室的初步重点是开发新的基础能力，以构建能够在数字和物理世界中采取行动的...

IRL = 外层迭代反推 reward + 内层跑 RL 求状态分布，核心是"专家做对了的事 reward 高，做错了 reward 低"，但内外双层循环导致...

RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback，基于人类反馈的强化学习），它通过人类手把手教的方式，用强化学习来...

作者：Mingxin Zheng, Nic Ma and Mostafa Toloui

当我们站在2026年5月的时间节点回望，人工智能领域在过去两年间经历了堪称地质运动般的剧变。如果说2024年是推理模型（Reasoning Model）的“寒武...

如果把深度学习看作是赋予机器“观察和理解”世界的能力，那么强化学习就是教会它如何在世界中“做出正确行动”。简单来说，强化学习是一种 通过与环境不断互动和试错，来...

强化学习路径引入TWIG-GRPO策略，对推理全过程进行联合优化，并配合多奖励模型集成，在颜色准确性和空间布局等复杂任务上取得最大突破。实验证实全组件联合强化优...

在网络环境中，有效的动态干预分配不仅需决定对谁干预（whom），还需决定何时干预（when），以通过网络溢出效应放大政策影响。早期对高连接度节点的干预可能触发传...

我们将结合合成数据生成（SDG）和基于可验证奖励的强化学习（RLVR），并通过群组相对策略优化（GRPO）进行优化，使训练既高效又安全。

IMPROVING AND ACCELERATING OFFLINE RL INLARGE DISCRETE ACTION SPACES WITH STRUCT...

某机构AGI实验室的研究人员主动寻找这种摩擦。为了安全且可重复地展现故障模式，该机构在强化学习环境中训练代理——这些合成环境旨在重现嵌入真实工作流中的怪癖、延迟...

REINVENT4是一个基于Python3开发的开源生成式AI框架，核心采用循环神经网络（RNN） 结合**强化学习（RL）**驱动分子生成。其预训练模型在Ch...

基于结构药物设计（Structure-Based Drug Design, SBDD）正在快速进入生成式人工智能时代。近年来，扩散模型、等变图神经网络等方法的发...

某机构助理教授在一次播客中将大语言模型与强化学习的关系比作“乘法关系”。虽然强化学习擅长决策，但它本身缺乏理解。理解的构建依赖于预训练模型，在此基础上强化学习可...

随着大语言模型从简单文本生成向复杂推理过渡，强化学习（RL）发挥着核心作用。像分组相对策略优化（GRPO）这样的算法推动了这一转变，使推理级模型能够通过迭代反馈...

一个经过优化的单一LLM统一了之前需要多个模型才能完成的任务，并可作为医学化学家的推理伙伴。

事情的起因颇具戏剧性。2026年3月31日，Anthropic公司引以为傲的核心产品Claude Code，其源码竟被一位华人安全研究员公之于众，足足51.2万...