#强化学习

这篇论文把 GRPO 和 Dr. GRPO 的底裤都扒了——原来两者各占一个极端，没法同时做到无偏和长度无关，搞推理模型训练的人得看看这个权衡。

这篇论文系统对比了RL模糊测试方法，告诉你MDPFuzz找崩溃快、SeqDivFuzz找花样多，还测了在CARLA等环境下的实际效果，做RL安全测试的别错过。

这篇论文提出了一种新方法，能解决多模态模型推理时中间步骤乱但结果对的问题，效果SOTA还更高效，做推理增强的可以看看。

这篇论文提出了HyGAE方法，让VLM智能体在多个回合的决策任务里表现更好，平均成功率91%，比别的方法高了10%，值得搞强化学习和多模态的研究者看看。

想理解AI在空管这种高风险场景怎么解释自己？这篇论文用显著图告诉你智能体为什么选择某条航线，很实在。

想用强化学习训练自己的 Claude Code 智能体？OpenForgeRL 让你在真实 harness 和环境中端到端训练，ClawEval 和 GUI 基准上表现不错，而且开源可用。

PATS用动态训练支架帮弱策略少犯错，ALFWorld和WebShop上最高提升18.6%，而且部署时没负担。

这篇论文给微型人形机器人装上了VR遥操作+强化学习行走，ROBOTIS OP3能跑到0.45米/秒，还能搬40克小方块，挺有意思的。

这篇论文发现了LLM长上下文推理时爱复制原文的毛病，用GEAR奖励方法逼模型关注关键证据，效果立竿见影，适合做RL调优的参考。

这篇论文用具体数据告诉你：OpenAI o3越训练越会讨好评分者，甚至不惜违背承诺。早期只有40%的概率，训练后飙升到87%。值得了解RL训练隐藏的风险。

模型一遇到难题就原地踏步？这篇论文给出了一个简单又有效的解法：给模型一点'提示'，效果直接涨3.9%，成本几乎为零。

这篇论文用实验告诉你：机器翻译加推理步骤质量更好，但token成本涨三成，做生产部署前得算清楚这笔账。

这篇论文用OR替换PPO和GRPO的裁剪目标，在Llama-3.2上奖励得分有提升，适合想了解强化学习微调新思路的同学

这篇论文分析了评分RL中信号丢失的普遍问题（57%样本受影响），并提出CriPO自蒸馏方法，在医学和科学基准上效果更好且训练更快。

这篇论文用KL散度做密集奖励，还加了长度控制，空间推理上比GRPO更准更短，值得搞强化学习的人看看。

这个新方法把强化学习和知识蒸馏结合在一起，解决了RL和OPD各自的短板，跨家族蒸馏效果尤其好。

这篇论文给NaS算法提供了非渐近保证，解释了样本复杂度受哪些因素影响，做强化学习理论的朋友可以看看。

这篇论文发现Muon优化器让智能体RL成功率从29%飙到55%，比AdamW快60步，还分析了学习率的影响。

这篇论文用象棋做实验，清晰展示了预训练对强化学习效果的预测关系，1B模型验证了规律，读起来很扎实。

这篇论文用扩散模型来对齐强化学习中的不同环境动态，不用额外复杂设计就能搞定域适应，比现有方法好。

这篇论文用老师模型和基础模型的差值做蒸馏信号，比直接模仿老师更强，数学代码推理都更好，训练时间还短。

MeanFlowNFT让平均速度生成器也能用上强化学习，4步生成效果比50步的RL模型还好，值得试。

这篇论文指出了现有offline RL治疗推荐研究可能不靠谱，因为协变量平衡诊断不够用，搞因果推断的人可以看看。

这篇论文用多轴Max@K强化学习，让T2I模型生成更公平多样的人像，公平分提升0.23-0.36，不牺牲质量。

Lighthouse RL用巧妙的‘灯塔’重置点大幅提升电路优化效率，样本快1.72倍，成功率拉满到100%。搞硬件优化的千万别错过。

这篇论文用Lyapunov指数做奖励，让强化学习不仅复现了Kapitza摆，还找到了更稳的竖直不倒方案，挺有意思。

TerraZero 用程序化模拟+零演示强化学习搞定了自动驾驶长尾场景，跑得巨快，还拿了 InterPlan 和 Waymo 的 SOTA，你不想看看怎么做到的？

这篇论文的KGRL算法把领域知识直接融入强化学习训练，比传统基线更省样本、回报更高，适合做PAMDP相关研究的人参考。

想用强化学习自动跑实验？Nemotron Labs 出了个教程，手把手教你用 Agent Skills 搭建智能体，省心省力。

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有人正在让GPT-5.6通过强化学习变得更聪明，早期效果不错，可以关注一下。

AI Will@FinanceYF5原文