MiniMax 在 7 月 10 日面向全球举办了 M1 技术研讨会，邀请了来自香港科技大学、滑铁卢大学、Anthropic、Hugging Face、SGLang、vLLM、RL领域的研究者及业界嘉宾，就模型架构创新、RL训练、长上下文应用等领域进行了深入的探讨。
在没有标准答案的开放式对话中，RL该怎么做？多轮对话是大模型最典型的开放任务：高频、多轮、强情境依赖，且“好回复”因人而异。
如今，强化学习（Reinforcement Learning，RL）在多个领域已取得显著成果。
今年AI最离谱也最让人上头的用法，可能不是写代码、写论文，而是算命。
「停止研究 RL 吧，研究者更应该将精力投入到产品开发中，真正推动人工智能大规模发展的关键技术是互联网，而不是像 Transformer 这样的模型架构。」
这篇报告第一次把对人心智状态的推断，放到和物理世界模型（physical world model）同等重要的位置上，并将其概念化为心智世界模型（mental world model）。相比于传统世界模型（如LeCun的JEPA）仅关注物理规律（物体运动、机械因果），心智世界模型则首次将心理规律（意图、情感、社会关系）纳入世界模型框架，实现“双轨建模”。
香港大学NLP团队联合字节跳动Seed、复旦大学发布名为Polaris的强化学习训练配方：通过Scaling RL，Polaris让4B模型的数学推理能力（AIME25上取得79.4，AIME24上取得81.2）超越了一众商业大模型，如Seed-1.5-thinking、Claude-4-Opus和o3-mini-high(25/01/31)。
在多模态大语言模型（MLLMs）应用日益多元化的今天，对模型深度理解和分析人类意图的需求愈发迫切。尽管强化学习（RL）在增强大语言模型（LLMs）的推理能力方面已展现出巨大潜力，但将其有效应用于复杂的多模态数据和格式仍面临诸多挑战。
「哈喽，可以听到吗？」北京时间上午 10 点，大洋彼岸的 Pokee.ai 创始人朱哲清接通了我们的连线电话，此刻他正位于美国西海岸，当地时间为前一日晚上 7 点。「哈喽，可以听到吗？」北京时间上午 10 点，大洋彼岸的 Pokee.ai 创始人朱哲清接通了我们的连线电话，此刻他正位于美国西海岸，当地时间为前一日晚上 7 点。
新晋AI编程冠军DeepSWE来了！仅通过纯强化学习拿下基准测试59%的准确率，凭啥？7大算法细节首次全公开。
