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强化学习也涌现？自监督RL扩展到1000层网络，机器人任务提升50倍

强化学习也涌现？自监督RL扩展到1000层网络，机器人任务提升50倍
虽然大多数强化学习（RL）方法都在使用浅层多层感知器（MLP），但普林斯顿大学和华沙理工的新研究表明，将对比 RL（CRL）扩展到 1000 层可以显著提高性能，在各种机器人任务中，性能可以提高最多 50 倍。 论文标题：1000 Layer Networks for Self-Supervised RL: Scaling Depth Can Enable New Goal-Reaching Capabilities论文链接： 链接：，强化学习的重要性因为 DeepSeek R1 等研究再次凸显出来，该方法通过试错让智能体学会在复杂环境中完成任务。 尽管自监督学习近年在语言和视觉领域取得了显著突破，但 RL 领域的进展相对滞后。
3/22/2025 9:01:00 PM
机器之心
新开普：星普大模型表现出色，算力消耗显著降低

新开普：星普大模型表现出色，算力消耗显著降低
在最近的一次机构电话交流会上，新开普公司透露了其自研的星普大模型的最新测评结果。 该模型采用了 SFT（监督微调）与 RL(强化学习)的训练技术，在智能推理效果上与 DeepSeek-R1相近，且算力消耗仅为 DeepSeek-R1的1/20。 这一成果不仅彰显了新开普在人工智能领域的研发实力，同时也为降低硬件投入提供了可能。
3/7/2025 6:00:00 PM
AI在线
Sebastian Raschka：关于DeepSeek R1和推理模型，我有几点看法

Sebastian Raschka：关于DeepSeek R1和推理模型，我有几点看法
著名 AI 研究者和博主 Sebastian Raschka 又更新博客了。 这一次，他将立足于 DeepSeek 技术报告，介绍用于构建推理模型的四种主要方法，也就是如何通过推理能力来增强 LLM。 Sebastian Raschka 表示：「我希望这能提供有价值的见解，并帮助你了解围绕这一主题的快速演变的文献和话题炒作。
2/9/2025 2:42:00 PM
机器之心
提升 1.5~20 倍吞吐量，字节豆包大模型团队与香港大学发布并开源全新 RLHF 框架

提升 1.5~20 倍吞吐量，字节豆包大模型团队与香港大学发布并开源全新 RLHF 框架
字节跳动豆包大模型团队与香港大学公开联合研究成果 —— HybridFlow。 官方宣称，HybridFlow（开源项目名：veRL）是一个灵活且高效的大模型 RL 训练框架，兼容多种训练和推理框架，支持灵活的模型部署和多种 RL 算法实现。 该框架采用混合编程模型，融合单控制器（Single-Controller）的灵活性和多控制器（Multi-Controller）的高效性，可更好实现和执行多种 RL 算法，显著提升训练吞吐量，降低开发和维护复杂度。
11/3/2024 3:24:59 PM
沛霖（实习）
豆包大模型团队开源RLHF框架，训练吞吐量最高提升20倍

豆包大模型团队开源RLHF框架，训练吞吐量最高提升20倍
强化学习（RL）对大模型复杂推理能力提升有关键作用，但其复杂的计算流程对训练和部署也带来了巨大挑战。 近日，字节跳动豆包大模型团队与香港大学联合提出 HybridFlow。 这是一个灵活高效的 RL/RLHF 框架，可显著提升训练吞吐量，降低开发和维护复杂度。
11/1/2024 2:44:00 PM
新闻助手
机器学习可以更好地进行量子纠错

机器学习可以更好地进行量子纠错
编辑 | 白菜叶自主量子纠错（AQEC）通过设计耗散来保护逻辑量子位，从而避免频繁、容易出错的测量反馈循环的必要性。玻色码空间（其中单光子丢失代表了主要的错误来源）由于其灵活性和可控性而成为 AQEC 的重要候选者。虽然现有的文献已经证明了具有玻色码空间的 AQEC 原则上的可行性，但这些方案通常基于 Knill-Laflamme 条件的精确实现，因此需要实现哈密顿距离 d≥2。实现这种哈密顿距离需要多个非线性相互作用和控制场，这使得这些方案在实验上具有挑战性。在这里，RIKEN 量子计算中心（RIKEN Cent
9/18/2023 4:05:00 PM
ScienceAI
揭开深度强化学习的神秘面纱

揭开深度强化学习的神秘面纱
编辑 | 萝卜皮深度强化学习是人工智能最有趣的分支之一。它是人工智能社区许多显着成就的基石，它在棋盘、视频游戏、自动驾驶、机器人硬件设计等领域击败了人类冠军。深度强化学习利用深度神经网络的学习能力，可以解决对于经典强化学习（RL）技术来说过于复杂的问题。深度强化学习比机器学习的其他分支要复杂得多。在这篇文章中，我们将尝试在不涉及技术细节的情况下，揭开它的神秘面纱。状态、奖励和行动每个强化学习问题的核心都是代理和环境。环境提供有关系统状态的信息。代理观察这些状态并通过采取行动与环境交互。动作可以是离散的（例如，拨动开
9/10/2021 4:16:00 PM
ScienceAI
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