人工智能研究
AGILE自监督强化学习提升视觉语言模型感知推理能力
AGILE创新性地将智能体交互与拼图任务结合，通过自监督强化学习范式显著提升视觉语言模型的感知推理能力。该框架在无需人工标注的情况下，使模型在2×2拼图任务中准确率从9.5%提升至82.8%，并在9项通用视觉任务中平均性能提升3.1%，为解决多模态强化学习数据稀缺问题提供了可持续的解决方案。
Meta强化学习扩展定律研究：40万GPU小时揭示可预测训练与算力效率
Meta等机构通过40万GPU小时的大规模实验，建立了强化学习扩展定律的科学基础，提出了可预测的ScaleRL训练方案。该研究解决了强化学习在算力扩展时的关键问题，使训练效果从随机尝试转变为可预测过程，为大语言模型的强化学习后训练提供了系统化方法论和实用指导。
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