Reinforcement Learning

从 GPT 系列的演进中，研究者逐渐意识到：只要持续扩大模型参数、训练数据和计算资源，大模型性能便会沿着稳定且可预测的路径不断提升。这种可预测性正是由 Scaling Laws 所刻画，它为成本高昂的预训练提供了理论基础与实践信心。随着模型规模、对齐技术以及推理阶段的计算不断协同演化，AI 的能力边界正在系统性地被推高。它不仅是构建下一代模型的基础，也是在算力约束下持续提升模型能力的关键方法论。 ...

大语言模型（LLMs）目前应用场景不断扩展，但也暴露出知识截止、幻觉以及复杂计算与逻辑推理不足等局限。为应对这些挑战，将智能体（Agent）与强化学习（Reinforcement Learning, RL）相结合的 Agentic RL 正逐渐成为关键研究方向。 ...

DeepSeek AI 近期发布 DeepSeek-R1 (DeepSeek-AI, 2025)，其推理性能在多个 benchmark 上已接近 OpenAI o1 (OpenAI, 2024)的水平，是开源社区成功复现 o1 的重要一步。R1 相关代码可以参考huggingface 尝试开源复现 open-r1 项目。以往的研究多依赖于海量的监督数据来提升大语言模型（Large Language Model, LLM）性能，但 DeepSeek-R1 及其早期实验 DeepSeek-R1-Zero 的成功，有力证明了纯粹大规模强化学习在提升 LLM 推理能力方面的潜力。其印证了 Richard Sutton 在 “The Bitter Lesson” 中提出的深刻见解: ...