强化学习

VRAG

VRAG-RL是阿里巴巴通义大模型团队推出的视觉感知驱动的多模态RAG推理框架,旨在提升视觉语言模型在处理视觉丰富信息时的检索、推理和理解能力。通过定义视觉感知动作空间,实现从粗粒度到细粒度的信息获取,并结合强化学习和综合奖励机制优化模型性能。该框架支持多轮交互推理,具备良好的可扩展性,适用于智能文档问答、视觉信息检索、多模态内容生成等多种场景。

《Manus没有秘密》70页PPT解读AI Agent(PDF文件)

本文详细解读了AI Agent技术从L1到L3的发展历程,涵盖了定义、实现原理、用户体验及未来趋势。文章以Manus为例,探讨了Agent技术的通用性、技术实现路径及用户感知变化,强调了提升通用性、性能和用户体验的重要性。同时,文章提出了对未来发展的期望和建议。

HUGWBC

HUGWBC是由上海交通大学与上海AI Lab联合开发的人形机器人全身控制器,支持多种自然步态和精细参数调整,具备高鲁棒性和实时外部干预能力。基于强化学习和不对称训练框架,实现从模拟到现实的高效迁移,适用于复杂地形导航、动态任务执行及人机协作等多种场景。

OThink

OThink-MR1是由OPPO研究院与香港科技大学(广州)联合研发的多模态语言模型优化框架,基于动态KL散度策略(GRPO-D)和奖励模型,提升模型在视觉计数、几何推理等任务中的泛化与推理能力。其具备跨任务迁移能力和动态平衡探索与利用机制,适用于智能视觉问答、图像描述生成、内容审核等多个领域,具有广阔的应用前景。

SCoRe

SCoRe是一种由谷歌DeepMind提出的基于强化学习的多轮训练方法,旨在提高大型语言模型的自我纠错能力。它通过模型自动生成的数据进行训练,并采用正则化约束与奖励机制,有效提升了模型在数学、编程等任务中的准确性。此外,SCoRe能够适应训练与推理过程中的数据分布差异,展现出较强的灵活性与实用性。

Devstral

Devstral是由Mistral AI和All Hands AI推出的编程专用AI模型,专为软件工程任务设计。它在SWE-Bench Verified基准测试中表现优异,能处理复杂代码库、识别组件关系并修复细微错误。该工具轻量级,支持本地部署和企业级应用,具备代码生成与优化、集成开发工具、持续学习等能力,适用于本地开发、企业开发、IDE集成等多种场景。