起点课堂会员权益
职业体系课特权
线下行业大会特权
个人IP打造特权
30+门专项技能课
1300+专题课程
12场职场软技能直播
12场求职辅导直播
12场专业技能直播
会员专属社群
荣耀标识
2025年终复盘：强化学习的第一性原理与超越LLM的智能终局/2
LLM的繁荣背后，隐藏着怎样的认知局限？强化学习之父理查德·萨顿直指当前大语言模型的核心缺陷——它们只是人类行为的模仿者，而非世界的理解者。本文深度解析萨顿对于智能本质的犀利批判，揭示强化学习为何才是通往AGI的真正路径，以及未来AI发展必须跨越的认知鸿沟。
"强化学习"相关的文章
告别“刷榜”时代：Meta 新范式重构 AI Agent 的“中训练”机制
2025年的AI赛道正经历一场范式革命，从参数竞赛转向Agent任务能力的实战检验。Meta最新研究《Agent Learning via Early Experience》提出的'中训练'范式，通过'早期经验'和'自我反思'机制，正在解决智能体训练中最棘手的反馈匮乏问题。本文将深度解析这一突破性技术如何重构Agent训练路径，以及它为何能令7亿参数的小模型击败十倍规模的对手。
只用10%的算力，这个团队做到了大厂做不到的事
当行业还在狂奔“更大模型、更多算力”的老路时，Mind Lab 和其产品 Macaron AI 正悄然开启一场范式革命：从构建“大脑”转向培育“心智”。他们全球首创在万亿参数开源模型上实现高效 LoRA 强化学习，仅用 10% GPU 资源完成训练，并被 NVIDIA Megatron、字节 Seed-RL 等核心框架采纳。
规模化时代结束了，AI 正迈入「研究时代」
Ilya Sutskever 认为，AI 的‘扩展时代’已走向尽头，目前进入‘研究时代’。大模型虽基准测试优秀，但泛化能力不足。他提出诸多见解，如情绪是高效‘价值函数’，还探讨了 SSI 的反共识战略等，这标志着行业风向转变。
论文精读——DeepSeek-R1 ：强化学习，如何让模型学会思考？
这是论文精读系列之deepseek专题，今天分享deepseek上个月在国际权威期刊《Nature》杂志发表的封面文章《DeepSeek-R1 incentivizes reasoning in LLMs through reinforcement learning》，中文《DeepSeek-R1：通过强化学习提升大型语言模型的推理能力》。
8美元即可对DeepSeek-V3.2做强化学习？腾讯优图提出Training-Free GRPO
在强化学习日益成为大模型性能突破关键的背景下，腾讯优图提出了一种“免训练”的GRPO方法，引发了关于成本、效率与创新路径的深层讨论。本文聚焦DeepSeek-V3.2的强化策略，剖析其背后的技术逻辑与行业意义，为AI研发者和产品经理提供一线洞察。
AI仅凭“自信”学会推理，浙大校友复刻DeepSeek长思维链涌现，强化学习无需外部奖励信号
UC Berkeley团队提出新方法Intuitor，让AI通过自身置信程度优化推理，无需外部奖励。该方法提升模型在数学推理和代码生成等任务上的表现，降低“奖励黑客”风险，展现多任务泛化优势，为大模型强化学习提供新思路。
AI骑手调度系统：京东如何用强化学习降低30%配送成本？
当你在网上下单买东西，满心期待它能快快送到手中，结果却等了很久。其实在这背后，骑手调度系统起着至关重要的作用。今天咱们就来深入聊聊 AI 骑手调度系统，尤其是京东是如何用强化学习降低 30% 配送成本的，同时也会拆解一下达达智能调度与美团超脑算法的技术差异。
强化学习RL-NPC复杂奖励机制的陷阱与需求简化策略
在强化学习领域，奖励机制的设计对于模型性能至关重要。然而，复杂的奖励规则并不一定带来更好的效果。本文通过一个基于贪吃蛇的强化学习实验，揭示了复杂奖励机制可能导致的陷阱，如目标稀释效应、惩罚过载抑制探索和信号噪声干扰等问题。
算法人生（14）：从“探索平衡策略”看“生活工作的平衡之道”
在机器学习的早期阶段，探索对于理解环境至关重要，但随着智能体学习的深入，利用已知策略以获取稳定回报变得更为重要。过多的探索可能导致错失最优行动带来的回报，而过多的利用则可能使智能体陷入局部最优，错失更好的策略。因此，如何在探索和利用之间找到平衡，是强化学习中的关键问题。
人工智能中的机器学习核心领域、流程与分支（基础入门篇）
人工智能作为当下新质生产力的代表，其技术更新已经历过很多个版本，随着ChatGPT的火热，AI逐渐进入大众视野，并在衣食住行方方面面影响着人们。AI 是让计算机模拟人类智能的技术，它包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域，通过使用大量的数据和算法，AI 可以让计算机学会像人类一样思考、学习和解决问题。机器学习作为人工智能领域的核心，是使计算机拥有智能的基石，本文对机器学习的核心领域、术语和深度学习与强化学习作简单介绍，不涉及复杂的数学模型，通俗地讲解AI底层知识原理。
