清华大学、北京中关村学院、无问芯穹联合北大、伯克利等机构重磅开源RLinf：首个面向具身智能的“渲训推一体化”大规模强化学习框架。
刚刚，风头被中国机器人盖过的波士顿动力，又整了个大活！前后空翻我还能理解，这侧空翻？（不是哥们，你真会啊！）他们先在仿真环境中进行强化学习，一旦策略出现问题，那么他们就将其部署在真机上进行测试，观察问题，然后反复测试迭代，加强Spot的稳定性。
强化学习核心是什么？Karpathy一语道破——环境。全新开源Environments Hub横空出世，为强化学习训练带去革命性突破。
近期，多模态大模型在图像问答与视觉理解等任务中进展迅速。随着 Vision-R1 、MM-Eureka 等工作将强化学习引入多模态推理，数学推理也得到了一定提升。
人形机器人的运动控制，正成为强化学习（RL）算法应用的下一个热点研究领域。当前，主流方案大多遵循 “仿真到现实”（Sim-to-Real）的范式。研究者们通过域随机化（Domain Randomization）技术，在成千上万个具有不同物理参数的仿真环境中训练通用控制模型，期望它能凭借强大的泛化能力，直接适应动力学特性未知的真实世界。
蚂蚁技术研究院联合浙江大学开源全新强化学习范式 Rubicon，通过构建业界最大规模的 10,000+ 条「评分标尺」，成功将强化学习的应用范围拓展至更广阔的主观任务领域。用 5000 样本即超越 671B 模型，让 AI 告别「机械味」。
在大语言模型的竞争中，数学与代码推理能力已经成为最硬核的“分水岭”。从 OpenAI 最早将 RLHF 引入大模型训练，到 DeepSeek 提出 GRPO 算法，我们见证了强化学习在推理模型领域的巨大潜力。
近年来，强化学习（Reinforcement Learning, RL）在提升大语言模型（LLM）复杂推理能力方面展现出显著效果，广泛应用于数学解题、代码生成等任务。通过 RL 微调的模型常在推理性能上超越仅依赖监督微调或预训练的模型。
AI Agent正在被要求处理越来越多复杂的任务。 但当它要不停地查资料、跳页面、筛选信息时，显存狂飙、算力吃紧的问题就来了。
哦豁，OpenAI奥特曼又痛失一员大将。 Kevin Lu，领导4o-mini发布，并参与o1-mini、o3发布，主要研究强化学习、小模型和合成数据。
