控制无人机执行敏捷、高机动性的行为是一项颇具挑战的任务。传统的控制方法，比如 PID 控制器和模型预测控制（MPC），在灵活性和效果上往往有所局限。而近年来，强化学习（RL）在机器人控制领域展现出了巨大的潜力。通过直接将观测映射为动作，强化学习能够减少对系统动力学模型的依赖。
目前关于 RLHF 的 scaling（扩展）潜力研究仍然相对缺乏，尤其是在模型大小、数据组成和推理预算等关键因素上的影响尚未被系统性探索。 针对这一问题，来自清华大学与智谱的研究团队对 RLHF 在 LLM 中的 scaling 性能进行了全面研究，并提出了优化策略。
只需几十个样本即可训练专家模型，强化微调RLF能掀起强化学习热潮吗？具体技术实现尚不清楚，AI2此前开源的RLVR或许在技术思路上存在相似之处。
过去一年，强化学习成为了大模型 AI 领域最热的概念之一。 随着行业内高阶推理模型的推出，再次彰显了强化学习在通往 AGI 道路上的重要性，也标志着大模型 AI 进入了一个全新阶段。
现如今，以 GPT 为代表的大语言模型正深刻影响人们的生产与生活，但在处理很多专业性和复杂程度较高的问题时仍然面临挑战。在诸如药物发现、自动驾驶等复杂场景中，AI 的自主决策能力是解决问题的关键，而如何进行决策大模型的高效训练目前仍然是开放性的难题。
9.9万元起，还能够大规模量产的国产人形机器人，表现得实在是太6了：
MAPLE实验室提出通过强化学习优化图像生成模型的去噪过程，使其能以更少的步骤生成高质量图像，在多个图像生成模型上实现了减少推理步骤，还能提高图像质量。
传闻反转了，Claude 3.5 Opus没有训练失败。 只是Anthropic训练好了，暗中压住不公开。 semianalysis分析师爆料，Claude 3.5超大杯被藏起来，只用于内部数据合成以及强化学习奖励建模。 Claude 3.5 Sonnet就是如此训练而来。
北京交通大学研究团队悄默声推出了一版o1，而且所有源代码、精选数据集以及衍生模型都开源！
在人工智能发展史上，强化学习 (RL) 凭借其严谨的数学框架解决了众多复杂的决策问题，从围棋、国际象棋到机器人控制等领域都取得了突破性进展。
