强化学习新发现：无需数学样本，仅游戏训练AI推理大增
强化学习新发现：无需数学样本，仅游戏训练AI推理大增最近，强化学习领域出现了一个颠覆性发现：研究人员不再需要大量数学训练样本，仅仅让 AI 玩简单游戏，就能显著提升其数学推理能力。
来自主题: AI技术研报
8211 点击 2025-06-24 15:25
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
最近，强化学习领域出现了一个颠覆性发现：研究人员不再需要大量数学训练样本，仅仅让 AI 玩简单游戏，就能显著提升其数学推理能力。
大家好，我是歸藏（guizang），今天给大家带来 Kimi 的深度研究能力体验和介绍。
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。
成立十年，手握超40项专利和临床研究，这家数字医疗公司正以AI为矛，向多个医疗垂直领域发起总攻。
不是更大模型，而是更强推理、更像人！AGI离落地，还有多远？OpenAI前研究主管表示，AGI所需突破已经实现！
关于大模型产生幻觉这个事，从2023年GPT火了以后，就一直是业界津津乐道的热门话题，但始终缺乏系统性的重磅研究来深入解释其根本机制。今天，伯克利的研究者们带来一个重要研究成果：让基于Transformer架构的语言模型产生幻觉的机制，恰恰也是让它们拥有超强泛化能力的关键。这就像是一枚硬币的两面，您想要哪一面，就得接受另一面的存在。
随着 GPT-4o 展现出令人印象深刻的多模态能力，将视觉理解和图像生成统一到单一模型中已成为 AI 领域的研究趋势（如MetaQuery 和 BLIP3-o ）。
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。
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。
我怀着些许忐忑步入隔间，即将同时接受频闪灯光与音乐刺激——这是一项试图理解人类本质的研究项目的一部分。