图灵奖得主Yoshua Bengio重磅官宣创办非营利机构LawZero，致力研发「设计即安全」的AI系统，以对抗AI军备竞赛带来的风险。主张构建不具行动性、以理解世界为目标的可信AI。
主席在《矛盾论》中强调"具体问题具体分析，是Marxism的活的灵魂"。而在AI领域，我们终于有了一个能够践行这一哲学思想的技术框架——MAS-ZERO，帮我们构建能够因地制宜、因时制宜的智能系统。
信息检索能力对提升大语言模型 (LLMs) 的推理表现至关重要，近期研究尝试引入强化学习 (RL) 框架激活 LLMs 主动搜集信息的能力，但现有方法在训练过程中面临两大核心挑战：
新增 Qwen3-0.6B 在 Ag_news 数据集 Zero-Shot 的效果。新增 Qwen3-0.6B 线性层分类方法的效果。
本文详细解读了 Kimi k1.5、OpenReasonerZero、DAPO 和 Dr. GRPO 四篇论文中的创新点，读完会对 GRPO 及其改进算法有更深的理解，进而启发构建推理模型的新思路。
强化学习（RL）+真实搜索引擎，可以有效提升大模型检索-推理能力。
不用引入外部数据，通过自我博弈（Self-play）就能让预训练大模型学会推理？
在人工智能领域，推理能力的进化已成为通向通用智能的核心挑战。近期，Reinforcement Learning with Verifiable Rewards（RLVR）范式下涌现出一批「Zero」类推理模型，摆脱了对人类显式推理示范的依赖，通过强化学习过程自我学习推理轨迹，显著减少了监督训练所需的人力成本。
什么开源算法自称为DeepSeek-R1（-Zero） 框架的第一个复现？
OpenAI 的 o1 系列和 DeepSeek-R1 的成功充分证明，大规模强化学习已成为一种极为有效的方法，能够激发大型语言模型（LLM) 的复杂推理行为并显著提升其能力。
