Meta FAIR 推出 HERO：LLM 强化中集成稀疏与密集奖励
论文标题：Hybrid Reinforcement: When Reward Is Sparse, It’s Better to Be Dense
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专挑模型的“软肋”下手：阿里 MIWV 如何实现用1%数据超越全量微调？
论文标题：Importance-Aware Data Selection for Efficient LLM Instruction Tuning
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Meta AI 推出 RIFL：基于准则的强化学习来提升 LLM 指令遵循能力
论文标题：Rubric-Based Benchmarking and Reinforcement Learning for Advancing LLM
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NeurIPS 2025 满分论文：LLM 强化学习的上限已被基座锁死了
论文标题：Does Reinforcement Learning Really Incentivize Reasoning Capacity in LL
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小红书推出 RedOne 2.0：SNS 领域大模型后训练实践指南
论文标题：RedOne 2.0: Rethinking Domain-specific LLM Post-Training in Social Netw
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EMNLP 2025 主会论文解读：Towards Automated Error Discovery
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2509.10833
论文标题：Towards Automated Error Discove
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Meta AI 最新研究：大模型强化学习的几何优化偏置
对于大语言模型的后训练（post-training）而言，研究者通常面临两种主流技术路径：监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）和
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Meta AI：Scaling Agent Learning via Experience Synthesis
对于基于大型语言模型（LLM）的自主智能体（Autonomous Agents）而言，强化学习（Reinforcement Learning, RL）提供了一
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西湖大学提出 SimKO ：一种简单的 Pass@K 策略优化方法
在RLVR的框架下，模型的训练目标通常是最大化 pass@1 的性能。pass@1 指标衡量的是模型生成一次回答时，其正确率的期望值。为了提升 pass@1，
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Google Research 重磅研究：一种用于持续学习的新型机器学习范式 - Nested Learning
Google 在 LLM 持续学习方向有了新突破。
当前的大型语言模型（LLM）在预训练阶段结束后，其参数化知识（parametric knowledge）在
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