普林斯顿大学计算机科学系助理教授陈丹琦团队又有了新论文了。近期，诸如「长思维链」等技术的兴起，带来了需要模型生成数万个 token 的全新工作负载。
人类从农耕时代到工业时代花了数千年，从工业时代到信息时代又花了两百多年，而 LLM 仅出现不到十年，就已将曾经遥不可及的人工智能能力普及给大众，让全球数亿人能够通过自然语言进行创作、编程和推理。
最近，来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新性地提出了一种「拖拽式大语言模型」（DnD），它可以基于提示词快速生成模型参数，无需微调就能适应任务。不仅效率最高提升12000倍，而且具备出色的零样本泛化能力。
现有的语言大模型（LLMs）在复杂指令下的理解和执行能力仍需提升。
大语言模型（LLM）能力提升引发对潜在风险的担忧，洞察其内部“思维过程”、识别危险信号成AI安全核心挑战。
强化学习可以提升LLM推理吗？英伟达ProRL用超2000步训练配方给出了响亮的答案。仅15亿参数模型，媲美Deepseek-R1-7B，数学、代码等全面泛化。
在 ChatGPT 等大语言模型（LLMs）席卷全球的今天，越来越多的研究者意识到：我们需要的不只是 “会说话” 的 LLM，更是 “能解释” 的 LLM。
强化学习（RL）已经成为当今 LLM 不可或缺的技术之一。从大模型对齐到推理模型训练再到如今的智能体强化学习（Agentic RL），你几乎能在当今 AI 领域的每个领域看到强化学习的身影。
在 AI 领域，英伟达开发的 CUDA 是驱动大语言模型（LLM）训练和推理的核心计算引擎。
大语言模型（LLMs）在决策场景中常因贪婪性、频率偏差和知行差距表现欠佳。研究者提出强化学习微调（RLFT），通过自我生成的推理链（CoT）优化模型，提升决策能力。实验表明，RLFT可增加模型探索性，缩小知行差距，但探索策略仍有改进空间。
