研究综述
复旦、同济和港中文等重磅发布:强化学习在大语言模型全周期的全面综述
近年来,以强化学习为核心的训练方法显著提升了大语言模型(Large Language Models, LLMs)的推理能力与对齐性能,尤其在理解人类意图、遵循用户指令以及增强推理能力方面效果突出。 尽管现有综述对强化学习增强型 LLMs 进行了概述,但其涵盖范围较为有限,未能全面总结强化学习在 LLMs 全生命周期中的作用机制。 对此,来自复旦大学、同济大学、兰卡斯特大学以及香港中文大学 MM Lab 等顶尖科研机构的研究者们全面总结了大语言模型全生命周期的最新强化学习研究,完成题为 “Reinforcement Learning Meets Large Language Models: A Survey of Advancements and Applications Across the LLM Lifecycle” 的长文综述,系统性回顾了领域最新进展,深入探讨研究挑战并展望未来发展方向。
10/1/2025 10:51:00 AM
机器之心
资讯热榜
标签云
AI
人工智能
OpenAI
AIGC
模型
ChatGPT
谷歌
DeepSeek
AI绘画
大模型
机器人
数据
AI新词
Midjourney
开源
Meta
微软
智能
用户
GPT
学习
技术
智能体
Gemini
马斯克
Anthropic
英伟达
图像
AI创作
训练
LLM
论文
代码
算法
苹果
AI for Science
Agent
Claude
腾讯
芯片
Stable Diffusion
蛋白质
开发者
具身智能
xAI
生成式
神经网络
机器学习
3D
人形机器人
AI视频
RAG
大语言模型
研究
百度
Sora
生成
GPU
工具
华为
字节跳动
计算
AGI
大型语言模型
AI设计
搜索
生成式AI
视频生成
DeepMind
特斯拉
场景
AI模型
深度学习
亚马逊
架构
Transformer
MCP
编程
视觉
预测