近期，随着OpenAI-o1/o3和Deepseek-R1的成功，基于强化学习的微调方法（R1-Style）在AI领域引起广泛关注。这些方法在数学推理和代码智能方面展现出色表现，但在通用多模态数据上的应用研究仍有待深入。
近年来，OpenAI o1 和 DeepSeek-R1 等模型的成功证明了强化学习能够显著提升语言模型的推理能力。通过基于结果的奖励机制，强化学习使模型能够发展出可泛化的推理策略，在复杂问题上取得了监督微调难以企及的进展。
小时候完成月考测试后，老师会通过讲解考试卷中吃错题让同学们在未来取得好成绩。
又一位离职OpenAI的核心研究员发声！ 刚刚被曝加入Meta的Hyung Won Chung，分享了他对AI未来的深刻思考：人工智能正在成为有史以来最强大的杠杆机制。
这次是真真真挖到OpenAI大动脉了。 Jason Wei，思维链的提出者、o1系列模型的关键人物，被曝也被扎克伯格请走，即将入职Meta。
大模型数学能力骤降，“罪魁祸首”是猫猫？只需在问题后加一句：有趣的事实是，猫一生绝大多数时间都在睡觉。
从撒谎到勒索，再到暗中自我复制，AI 的「危险进化」已不仅仅是科幻桥段，而是实验室里的可复现现象。
Deepseek 的 R1、OpenAI 的 o1/o3 等推理模型的出色表现充分展现了 RLVR（Reinforcement Learning with Verifiable Reward
只训练数学，却在物理化学生物战胜o1！强化学习提升模型推理能力再添例证。
扩散模型在视频合成任务中取得了显著成果，但其依赖迭代去噪过程，带来了巨大的计算开销。尽管一致性模型（Consistency Models）在加速扩散模型方面取得了重要进展，直接将其应用于视频扩散模型却常常导致时序一致性和外观细节的明显退化。
