近年来，思维链在大模型训练和推理中愈发重要。近日，西湖大学 MAPLE 实验室齐国君教授团队首次提出扩散式「发散思维链」—— 一种面向扩散语言模型的新型大模型推理范式。该方法将反向扩散过程中的每一步中间结果都看作大模型的一个「思考」步骤，然后利用基于结果的强化学习去优化整个生成轨迹，最大化模型最终答案的正确率。
别人都在用 X 发帖子，分享新鲜事物，微软副总裁 Nando de Freitas 却有自己的想法：他要在 X 上「开课」，发布一些关于人工智能教育的帖子。该系列会从 LLM 的强化学习开始，然后逐步讲解扩散、流匹配，以及看看这些技术接下来会如何发展。
近年来，LLM 及其多模态扩展（MLLM）在多种任务上的推理能力不断提升。然而， 现有 MLLM 主要依赖文本作为表达和构建推理过程的媒介，即便是在处理视觉信息时也是如此 。
自 Anthropic 推出 Claude Computer Use，打响电脑智能体（Computer Use Agent）的第一枪后，OpenAI 也相继推出 Operator，用强化学习（RL）算法把电脑智能体的能力推向新高，引发全球范围广泛关注。
我们发现，当模型在测试阶段花更多时间思考时，其推理表现会显著提升，这打破了业界普遍依赖预训练算力的传统认知。
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。
近日，腾讯 PCG 社交线的研究团队针对这一问题，采用强化学习（RL）训练方法，通过分组相对策略优化（Group Relative Policy Optimization, GRPO）算法，结合基于奖励的课程采样策略（Reward-based Curriculum Sampling, RCS），将其创新性地应用在意图识别任务上，
R1 横空出世，带火了 GRPO 算法，RL 也随之成为 2025 年的热门技术探索方向，近期，字节 Seed 团队就在图像生成方向进行了相关探索。
近日，《自然》杂志独家专访了OpenAI首席科学家Jakub Pachocki，他揭示了推理模型、强化学习如何赋予AI自主发现科学的能力，并分享了AI如何在五年内重塑科学研究与经济格局的雄心。
80年代，当强化学习被冷落，这对师徒没有放弃；如今，重看来时路，他们给出的建议仍然是，「坚持」住自己的科研思想。
