AIR2025 - AIGC宇宙

万字梳理：揭秘 DeepSeek 中的 RL 与 AGI 下一步丨AIR 2025

在 DeepSeek 能够破圈而出的一众原因中，完全摒弃传统的监督微调（SFT）、转而采用大规模强化学习（RL）的创新之处是关键所在，这使得模型推理能力在质上取得显著突破，更证明了强化学习在提升大语言模型推理能力方面的巨大潜力。近几年，学界和业界关于 RL 和 LLM 也涌现出了颇多具备开创性意义的研究成果。在 AI 智能体推理与决策研讨会（AIR 2025）上，来自伦敦大学学院、加州大学伯克利分校、普林斯顿大学、华盛顿大学、卡内基梅隆大学、Meta、华为等多位学术界和工业界的研究人员围绕强化学习、推理决策、AI 智能体展开讨论，回答了诸多问题，例如：AI 系统如何模拟类人推理和决策过程？