用动作分块突破RL极限，伯克利引入模仿学习，超越离线/在线SOTA
用动作分块突破RL极限，伯克利引入模仿学习，超越离线/在线SOTA如今，强化学习（Reinforcement Learning，RL）在多个领域已取得显著成果。
来自主题: AI技术研报
5835 点击 2025-07-14 15:16
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
如今，强化学习（Reinforcement Learning，RL）在多个领域已取得显著成果。
GPT-4o引爆全球「吉卜力风格」风潮后，其核心成员——华南理工学霸Lu Liu与伯克利博士Allan Jabri——双双跳槽Meta，两人曾在OpenAI主导多模态AI研究，与奥特曼同台展示关键功能。此次挖角再次凸显OpenAI内部动荡后的人才流失危机。
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。
多模态对齐模型借助对比学习在检索与生成任务中大放异彩。最新趋势是用冻结的大语言模型替换自训文本编码器，从而在长文本与大数据场景中降低算力成本。LIFT首次系统性地剖析了此范式的优势来源、数据适配性、以及关键设计选择，在组合语义理解与长文本任务上观察到大幅提升。
几十年来，人工智能领域一直在思考一个看似简单但非常根本的问题： 如果一个智能体要在真实世界中行动、规划，并且和环境互动，它需要一个怎样的「世界模型」？
大模型的预训练-微调范式，正在悄然改写强化学习！伯克利团队提出新方法InFOM，不依赖奖励信号，也能在多个任务中实现超强迁移，还能做到「读心术」级别的推理。这到底怎么做到的？
不用提前熟悉环境，一声令下，就能让宇树机器人坐在椅子上、桌子上、箱子上！
上世纪 90 年代末，我还是伯克利的一名学生，目睹了当年互联网诞生期的繁荣如同一场狂热的梦一样展开。
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。
大语言模型解决不等式证明问题时，可以给出正确答案，但大多数时候是靠猜。推理过程经不起推敲，逻辑完全崩溃。