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关键词: AI,模型训练,强化微调,RFT

最近，一款全新的奖励模型「POLAR」横空出世。它开创性地采用了对比学习范式，通过衡量模型回复与参考答案的「距离」来给出精细分数。不仅摆脱了对海量人工标注的依赖，更展现出强大的Scaling潜力，让小模型也能超越规模大数十倍的对手。

关键词: AI,模型训练,SRFT,人工智能

通过单阶段监督微调与强化微调结合，让大模型在训练时能同时利用专家演示和自我探索试错，有效提升大模型推理性能。

关键词: AI,模型训练,Visual-ARFT,多模态智能体

在大型推理模型（例如 OpenAI-o3）中，一个关键的发展趋势是让模型具备原生的智能体能力。具体来说，就是让模型能够调用外部工具（如网页浏览器）进行搜索，或编写/执行代码以操控图像，从而实现「图像中的思考」。

关键词: AI,模型训练,UI-R1,人工智能

基于规则的强化学习（RL/RFT）已成为替代 SFT 的高效方案，仅需少量样本即可提升模型在特定任务中的表现。

关键词: AI,Visual-RFT,微调,模型训练

o1/DeepSeek-R1背后秘诀也能扩展到多模态了！

关键词: AI,deepseek,Visual-RFT,微调

通过针对视觉的细分类、目标检测等任务设计对应的规则奖励，Visual-RFT 打破了 DeepSeek-R1 方法局限于文本、数学推理、代码等少数领域的认知，为视觉语言模型的训练开辟了全新路径！