6 月 17 日，一款 AI 占星产品 Starla-Call the Universe 进入了 iOS 美国下载总榜前 10，当笔者以为这又是一个昙花一现的产品时，它不仅能够持续坚守榜单 Top 10 长达半个月，而且到了 6 月 24 日，另一款产品 Astra-Life Advice 也进入了美榜前 10，两款同类产品相继进入 Top 10，并双双持续在榜超 1 周的时间。
大模型可以不再依赖人类调教，真正“自学成才”啦？新研究仅通过RLVR（可验证奖励的强化学习），成功让模型自主进化出通用的探索、验证与记忆能力，让模型学会“自学”！
大模型的预训练-微调范式，正在悄然改写强化学习！伯克利团队提出新方法InFOM，不依赖奖励信号，也能在多个任务中实现超强迁移，还能做到「读心术」级别的推理。这到底怎么做到的？
在 AI 生成技术不断颠覆创意行业的今天，Runway 再次迈出了激动人心的一步。作为全球领先的生成式 AI 公司，Runway 长期致力于打造下一代艺术与娱乐工具。
Deepseek 的 R1、OpenAI 的 o1/o3 等推理模型的出色表现充分展现了 RLVR（Reinforcement Learning with Verifiable Reward
近年来，随着人工智能从感知智能向决策智能演进，世界模型 （World Models）逐渐成为机器人领域的重要研究方向。世界模型旨在让智能体对环境进行建模并预测未来状态，从而实现更高效的规划与决策。
过去几年，随着基于人类偏好的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）的兴起，强化学习（Reinforcement Learning，RL）已成为大语言模型（Large Language Model，LLM）后训练阶段的关键技术。
基础模型严重依赖大规模、高质量人工标注数据来学习适应新任务、领域。为解决这一难题，来自北京大学、MIT等机构的研究者们提出了一种名为「合成数据强化学习」（Synthetic Data RL）的通用框架。该框架仅需用户提供一个简单的任务定义，即可全自动地生成高质量合成数据。
想象为《红楼梦》或《权力的游戏》创造一个AI的世界。书中的角色们变成AI，活在BookWorld当中。每天，他/她们醒来，思考，彼此对话、互动，建立感情和关系。
强化学习可以提升LLM推理吗？英伟达ProRL用超2000步训练配方给出了响亮的答案。仅15亿参数模型，媲美Deepseek-R1-7B，数学、代码等全面泛化。
