DanceGRPO：首个统一视觉生成的强化学习框架
DanceGRPO：首个统一视觉生成的强化学习框架R1 横空出世，带火了 GRPO 算法，RL 也随之成为 2025 年的热门技术探索方向，近期，字节 Seed 团队就在图像生成方向进行了相关探索。
来自主题: AI技术研报
6999 点击 2025-05-15 10:47
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R1 横空出世，带火了 GRPO 算法，RL 也随之成为 2025 年的热门技术探索方向，近期，字节 Seed 团队就在图像生成方向进行了相关探索。
近日，《自然》杂志独家专访了OpenAI首席科学家Jakub Pachocki，他揭示了推理模型、强化学习如何赋予AI自主发现科学的能力，并分享了AI如何在五年内重塑科学研究与经济格局的雄心。
80年代，当强化学习被冷落，这对师徒没有放弃；如今，重看来时路，他们给出的建议仍然是，「坚持」住自己的科研思想。
近日，在红杉资本主办的 AI Ascent 上，OpenAI 研究科学家 Dan Roberts 做了主题为「接下来的未来 / 扩展强化学习」的演讲，其上传到 YouTube 的版本更是采用了一个更吸引人的标题：「9 年实现 AGI？OpenAI 的 Dan Roberts 推测将如何模拟爱因斯坦。」
华人学者参与的一项研究，重新确立了强化学习在LLM微调的价值，深度解释了AI训练「两阶段强化学习」的原因。某种意义上，他们的论文说明RL微调就是统计。
多模态奖励模型（MRMs）在提升多模态大语言模型（MLLMs）的表现中起着至关重要的作用：
在人工智能领域，推理能力的进化已成为通向通用智能的核心挑战。近期，Reinforcement Learning with Verifiable Rewards（RLVR）范式下涌现出一批「Zero」类推理模型，摆脱了对人类显式推理示范的依赖，通过强化学习过程自我学习推理轨迹，显著减少了监督训练所需的人力成本。
本周三，知名 AI 创业公司，曾发布「全球首个 AI 软件工程师」的 Cognition AI 开源了一款使用强化学习，用于编写 CUDA 内核的大模型 Kevin-32B。
强化学习（RL）是当今 AI 领域最热门的词汇之一。近日，一篇长文梳理了新时代的强化学习范式对于模型提升的作用，同时还探索了强化学习对去中心化的意义。
随着 Deepseek 等强推理模型的成功，强化学习在大语言模型训练中越来越重要，但在视频生成领域缺少探索。复旦大学等机构将强化学习引入到视频生成领域，经过强化学习优化的视频生成模型，生成效果更加自然流畅，更加合理。并且分别在 VDC（Video Detailed Captioning）[1] 和 VBench [2] 两大国际权威榜单中斩获第一。