技术博客

在人工智能领域，强化学习技术被视为推动通用人工智能（AGI）发展的关键。然而，奖励模型的设计和训练长期制约着其性能提升。近期，上海AI实验室提出了一种创新的策略判别学习范式，成功解决了这一瓶颈问题，并为奖励模型的规模化应用提供了新路径。这一突破性进展不仅优化了大语言模型的后训练范式，也为未来AI的发展奠定了重要基础。

近期，中国科学院大学与中兴通讯联合提出了一种创新的后训练范式，专注于开发小型多模态模型。尽管这些模型规模较小，但在多模态理解领域表现出显著性能，成功复现了R1推理。随着大型语言模型（LLMs）的发展，多模态理解技术取得了突破性进展。当前，OpenAI、InternVL和Qwen-VL系列等先进的视觉-语言模型（VLMs），在处理复杂视觉-文本任务时展现了卓越能力。