近期，一篇关于强化学习（RL）如何扩展至惊人10^26 FLOPs（每秒浮点运算次数）的探讨引起了业界广泛关注。文章指出，强化学习被视为构建前沿AI模型，尤其是大型语言模型（LLMs）的下一个核心训练技术。传统观点认为...

深度学习领域知名专家安德鲁·卡帕西（Andrej Karpathy）近日就强化学习（RL）的规模化应用趋势发表了深刻见解，指出RL的扩展性已成为当前AI研究的焦点。他强调，强化学习在得当的运用下，能够展现出远超监督式微调的...

Osmosis-Apply-1.7B是基于Qwen3-1.7B模型通过强化学习微调而成的专用模型，在代码合并任务中表现出色，其奖励分数高达0.9893，甚至超越了OpenAI o3等更大规模的基础模型，同时显著降低了成本。该模型在CommitPackFT...

Anyscale研究团队近期对TRL、Verl、OpenRLHF等九大开源强化学习框架进行了系统性评测，涵盖采用度指标、系统特性和技术架构三大维度。该研究为开发者选择适合RLHF（人类反馈强化学习）、推理模型或智能体训练场景的...

据最新报道，Meta已秘密招募OpenAI前强化学习专家Trapit Bansal加入其新成立的AI超级智能部门。这一动作虽未获官方确认，但业内人士分析指出，Bansal的加盟将显著提升Meta在前沿推理模型领域的研发能力。作为深度强...

一项突破性研究展示了小模型通过创新训练方法战胜巨型模型的可能。日本Sakana.AI团队开发的"教师模型"采用全新范式——这些模型不需要自行解决问题，而是被直接提供问题和正确答案，专注于生成清晰易懂的解决方案解释...

最新发表于arXiv的研究表明，通过在训练前随机剪除固定比例的权重参数，稀疏深度强化学习(DRL)网络展现出显著的参数效率优势。该方法不仅减少了模型复杂度，还成功规避了传统训练过程中常见的优化陷阱。这种一次性剪...

强化学习（RL）作为一种让AI模型通过试错而非简单模仿人类示例进行学习的技术，正展现出其在复杂任务处理中的独特优势。最新行业动态显示，科技公司正在采用两种创新方法大幅扩展训练数据规模：一是利用AI模型相互评...