Meta研究团队在最新论文中提出名为“早期经验”的创新训练范式，为解决语言智能体在复杂现实任务中的自主学习难题提供了突破性方案。传统方法依赖专家演示数据进行监督微调，存在泛化能力弱、数据多样性不足的缺陷。而...

Vision-Zero项目提出了一种突破性的视觉语言模型训练范式，通过生成式对抗游戏实现自监督学习。该框架的核心创新在于利用任意图像对构建竞争性视觉游戏，使模型在无需人工标注的情况下，通过策略性自我博弈持续优化...

谷歌开发者博客最新推出开源项目Tunix，这是一个基于JAX框架原生设计的专业化工具库，致力于简化大型语言模型从预训练到完全对齐、生产就绪的完整流程。该库为开发者提供了一套全面且友好的工具集，支持大规模模型对...

OpenAI最新推出的强化微调技术RFT旨在通过强化学习提升o4-mini模型在特定任务中的性能。该技术允许工程师通过灵活的评分器配置自定义奖励机制，理论上可在适用场景下实现显著性能突破。然而，其成本高达监督微调的70...

最新研究显示，当前主流生成式AI工具存在严重的文化偏见，其底层模型过度偏向代表"WEIRD"（西方化、高教育水平、工业化、富裕、民主）尤其是美国价值观的数据训练集。这种系统性偏差导致AI在非WEIRD文化区域的应用中...

月之暗面(Moonshot AI)团队在其技术博客中详细披露了Kimi K2模型在强化学习训练领域的重大突破。该团队成功实现了对1万亿参数模型的RL参数更新仅需约20秒，这一突破性进展解决了强化学习端到端训练过程中的关键效率...

人工智能领域正迎来训练范式的重大转变。主流AI实验室正在大幅增加对强化学习环境的投入，据报告 Anthropic 明年相关预算可能超过10亿美元。这一趋势标志着AI训练从静态数据集转向交互式模拟环境，智能体可在其中练...

这篇技术长文系统性地剖析了大语言模型（LLM）的后训练完整生命周期，涵盖了监督微调（SFT）、奖励建模（Reward Modeling）以及强化学习方法（如RLHF）三大核心阶段。作者不仅详细阐述了如何通过人类反馈的强化学习...