清华大学与上海交通大学的研究团队在 NeurIPS 2025 上发表的论文引发了AI学术界的广泛关注。这篇题为《Does Reinforcement Learning Really Incentivize Reasoning Capacity in LLMs Beyond the Base Model?》的论文，以其颠覆性的结论获得了 NeurIPS 2025 的唯一满分，并荣获了 ICML ...

博弈智能中的 诡变（Deception） 和 欺诈强化学习（Fraudulent Reinforcement Learning） 与一般的强化学习（Reinforcement Learning, RL）有一些关键区别，主要体现在博弈环境中需要考虑对手的策略、博弈中的不完全信息、以及策略背后的意图等因素。下面是一些核心差异 ...

在当前AI领域，强化学习（RLVR）一直被视为提升大语言模型推理能力的关键方法。然而，这篇论文的研究结果却质疑了这一普遍认知。通过严谨的实验，研究团队发现，RLVR的作用主要是强化底层模型已有的推理路径，而非发掘新的推理能力。这一发现不仅颠覆了人们对RLVR的期望，还使得围绕其的巨额投入与探索变得令人深思。

Pyromind Dynamics 是一家专注于强化学习基础设施的公司，致力于打造“Reinforcement Learning as a Service（RLaaS）” 平台，让强化学习训练、部署与评估像搭建乐高一样简单 ...

标题：英伟达创新强化学习技术：只需训练2000步，打造全球最强AI推理模型 随着人工智能技术的飞速发展，强化学习（Reinforcement Learning）在训练中扮演着越来越重要的角色。英伟达作为一家领先的科技公司，推出了一种名为ProRL的强化学习方法，通过延长强化 ...

本文首先剖析RLHF的技术机制及其伦理难题的多维根源，继而论证美德伦理学的独特优势，最终探讨德性视角如何为AI治理提供建设性方案。