fly51fly (@fly51fly)

멀티 에이전트 강화학습을 위한 파운데이션 모델 ‘MARL-GPT’가 소개되었다. 새로운 연구로, 다중 에이전트 RL에서 범용 모델 접근을 제안하며 오픈 아크(ArXiv) 논문으로 공개됐다.

https://x.com/fly51fly/status/2041996064841200003

#reinforcementlearning #multiaagent #foundationmodel #llm #research

Robot magazziniere che improvvisa sul lavoro. Il Robot Generalista che Piega 200 Scatole Senza Errori: Arriva GEN-1 di Generalist AI. Generalist AI ha annunciato GEN-1, il primo modello robotico capace di superare il 99% di affidabilità nelle operazioni industriali. Offre una velocità di esecuzione tre volte superiore ai.

https://scienzamagia.eu/scienza-e-tecnologia/robot-magazziniere-che-improvvisa-sul-lavoro/

#Ambientiproduttivi #GeneralistAI #HarmonicReasoning #intelligenzaartificiale #Modelligeneralisti #reinforcementlearning #Scalinglaws #Taskindustriali

https://winbuzzer.com/2026/04/05/alibaba-qwen-fipo-algorithm-doubles-ai-reasoning-depth-xcxwbn/

Alibaba's New FIPO Algorithm Doubles AI Reasoning Depth

#AI #Alibaba #Qwen #LLMs #ReinforcementLearning #AIModels #MachineLearning #AIModelDevelopment #ChinaAI #AlibabaCloud

fly51fly (@fly51fly)

Google Research와 뮌헨공대 연구진이 목표 정렬을 위한 강화학습 기법인 Target-Aligned Reinforcement Learning 논문을 공개했습니다. AI 모델의 보상 정렬, 안전성, 학습 안정성 개선에 관련된 연구로 보입니다.

https://x.com/fly51fly/status/2039459102313808325

#reinforcementlearning #alignment #googleresearch #airesearch #machinelearning

Max Kaufmann (@Max_A_Kaufmann)

강화학습(RL) 훈련이 LLM의 CoT(Chain of Thought)를 모호하게 만들 수 있는지 다루며, 훈련 전에 이러한 obfuscation 발생 여부를 예측하는 새로운 프레임워크를 Google DeepMind가 제안했다는 연구 소개다.

https://x.com/Max_A_Kaufmann/status/2039404338855149861

#googledemind #llm #cot #reinforcementlearning #research

Математическое программирование vs RL: может ли ИИ догнать классику в оптимизации?

С определенным успехом методы математического программирования захватили множество задач автоматизации и оптимизации бизнес процессов (маршрутизация доставки, планирование производства или графиков работы сотрудников, планирование сетей и т.д.). Используемые методы решения и классические постановки задач десятилетиями остаются без серьезных изменений. Когда ждать революцию? Кто имеет потенциал для ее организации? Проведем эксперимент на предмет того, есть ли у RL способности решать оптимизационные задачи. Для исследования возьмем не сложную практическую оптимизационную задачу и оценим как обучение с подкреплением справится. Материал будет полезен как заядлым специалистам по мат.оптимизации, так и ml-инженерам или data scientist’ам. Рассматриваемая задача может быть интересна специалистам из области логистики/транспортных перевозок.

https://habr.com/ru/articles/1013720/

#reinforcementlearning #математическая_оптимизация #математическое_моделирование #бизнеспроцессы #транспортная_задача #обучение_с_подкреплением #double_dqn #машинное_обучение

vitrupo (@vitrupo)

Misha Laskin이 RL이 대규모로 작동하기 시작하면 AI 발전은 결국 경제성 문제로 바뀐다고 언급했습니다. AlphaGo 사례와 함께, 언어모델에서 RL이 가능해지면서 다른 분야로도 확장되며, 질병 치료 같은 문제에 수십억 달러를 투입할 의지가 핵심이 된다는 관점입니다.

https://x.com/vitrupo/status/2038769585764376896

#reinforcementlearning #llm #economics #alphago #airesearch

Hamilton-Jacobi-Bellman Equation: Reinforcement Learning and Diffusion Models

https://dani2442.github.io/posts/continuous-rl/

#HackerNews #HamiltonJacobiBellman #ReinforcementLearning #DiffusionModels #AIResearch #MachineLearning