由此诞生了强化学习与可验证奖励（Reinforcement Learning with Verifiable ...

其中一项技术便是精心模拟 “工作空间”，让智能体在其中接受多步骤任务训练 —— 这种 “工作空间” 被称为强化学习（reinforcement learning，简称 RL）环境。正如带标签的数据集推动了上一波 AI ...

在当今科技迅速发展的时代，人工智能（AI）已成为各大科技巨头竞相追逐的热门领域。硅谷的科技公司们，尤其是那些在AI领域占据领先地位的企业，正在大力投资一种新兴的技术——强化学习环境（Reinforcement Learning, RL）。这种技术不仅为AI智能体的自主操作提供了更为丰富的训练场景，还在推动整个行业的变革。\n\n### 硅谷对AI智能体的愿景\n多年来，科技巨头的首席执行官们一直在 ...

涉及这一方法的有两篇发布于今年5月的论文。第一篇是SEALab的《无验证器强化通用推理》。它的逻辑也很简单，就是与其相信外部验证器，不如直接 用模型自身对答案的“自信度”来设定奖励。

从深夜的冰啤酒到周末的麻辣火锅，再到手机里刷不完的短视频，现代生活似乎总能轻易地为我们提供各种“快乐”与“爽感”。我们很自然地认为，是这些事物本身的味道、画面或节奏，直接带来了感官上的愉悦，并驱使我们不断追逐、重复。然而，这种解释或许忽略了故事中一个 ...

在过去相当长的一段时间内，强化学习是否能带来推理能力引发了诸多讨论。在多篇论文的累积下，学界逐渐形成了一种共识，即RL更多的只是在做一个搜索剪枝的功能，让采样更有效率，其输出的正确答案，并未超越预训练模型本身的能力。

前OpenAI首席技术官穆拉蒂（Mira Murati）所创立的Thinking Machines Lab，外界对其挖角OpenAI研究团队组新班底，以及如何利用20亿美元新资金进行研究、开发产品充满好奇。

传统的Agent，多半依赖预设的流程，像一条早已铺好的路。可一旦底层模型更新，整个系统就需要推倒重来。 Kimi采用的端到端地强化学习，走的是另一条路。它让模型在未知的问题里自由探索，不靠固定的程序，而靠数据和反馈一点点成长。