In this #InfoQ article, Hina Gandhi explores a #ReinforcementLearning (RL) approach built on #ApacheSpark, enabling distributed computing systems to autonomously learn optimal configurations.
📰 Read now: https://bit.ly/4r0VdyP
#ReinforcementLearning
fly51fly (@fly51fly)
Microsoft Research 소속 저자들의 논문 'Self-Hinting Language Models Enhance Reinforcement Learning' (2026) 발표: 셀프-힌팅(self-hinting) 메커니즘을 통해 언어모델이 강화학습 성능을 향상시킨다고 주장하는 연구로, arXiv 링크가 포함되어 있습니다.
fly51fly (@fly51fly)
논문 'Maximum Likelihood Reinforcement Learning' (2026) 발표 알림: 저자 F. Tajwar, G. Zeng, Y. Zhou, Y. Song 등이며 소속으로 CMU, Tsinghua University, Zhejiang University가 언급되어 있습니다. 강화학습에서 최대우도 기반 접근을 다루는 연구로 arXiv 링크가 제공됨.
The Humanoid Hub (@TheHumanoidHub)
HUSKY는 휴머노이드 스케이트보딩 작업을 하이브리드 동역학 시스템으로 모델링한 물리 인식(framework)입니다. 보드 기울기와 트럭 조향 사이의 기구학적 등식 제약을 도출해 물리 정보가 반영된 정책 학습을 가능하게 하며, 딥 강화학습(Deep Reinforcement Learning)을 사용해 물리 제약을 고려한 제어 정책을 학습하는 연구/프레임워크입니다.
https://x.com/TheHumanoidHub/status/2018932338366026232
#robotics #reinforcementlearning #physicsinformed #humanoid #simulation
The Real Objective Behind Modern AI
Reinforcement learning helped shape today’s AI systems — but its focus is reward maximization.
In the full conversation, Dr. Michael Littman discusses AI, robotics, economic power, and how human identity may change as these technologies accelerate.
🎙️ Full episode: https://youtu.be/DvsiRf_nDcM
#ArtificialIntelligence #AI #ReinforcementLearning #DigitalFuture #Robotics #AIethics
SDPO: Tối ưu hóa Chính sách thông qua Tái chưng cất – phương pháp học tăng cường mới tận dụng phản hồi dạng văn bản (lỗi runtime, đánh giá) để chuyển tín hiệu phần thưởng thưa thành tín hiệu học dày đặc. Mô hình tự làm "thầy giáo" bằng cách điều chỉnh dự đoán dựa trên phản hồi, cải thiện hiệu suất 10× nhanh hơn, vết lập luận ngắn hơn 7×, đặc biệt hiệu quả với mô hình lớn.
#ReinforcementLearning #AI #MachineLearning #SDPO #NLP #HọcMáy #AIResearch #TựHọc
🚀 Cập nhật công cụ RL mã nguồn mở! Pipeline tích hợp 6 phương pháp reinforcement learning hiện đại (SFT, PPO, DPO, GRPO, SimPO, KTO) cùng công cụ tối ưu inference như Flash Attention 2 và MCTS. Dễ dàng cấu hình qua file YAML, kèm dataset mẫu cho từng phương pháp. Dự án hướng tới AI mã nguồn mở & minh bạch!
#MachineLearning #HọcMáy #AIOpenSource #ReinforcementLearning #TríTuệNhânTạo
[Tags được gợi ý: #AIResearch #DeepLearning #OpenSource]
TBPN (@tbpn)
OpenAI의 Kevin Weil은 '현실 세계 루프를 통한 강화학습(reinforcement learning with a loop through the real world)'을 이용한 24/7 로보틱 실험실이 과학적 발견을 자동화할 수 있다고 주장했습니다. 많은 과학 실험이 자동화될 수 있으며 연구 수행 방식에 큰 변화를 가져올 수 있다는 비전입니다.
Teortaxes (DeepSeek 推特铁粉 2023 – ∞) (@teortaxesTex)
Kimi K2.5가 중요한 기술적 진전으로 평가됩니다. 발표에서는 멀티모달 학습 전략을 강조했지만 작성자는 특히 강화학습(RL) 관련 내용이 흥미롭다고 언급하며, PARL의 채택 가능성을 지적합니다. Kimi K2.5는 멀티모달·RL 관점에서 연구·제품화에 영향을 줄 잠재력이 있습니다.
fly51fly (@fly51fly)
ETH Zurich 연구진의 'Reinforcement Learning via Self-Distillation'(2026) arXiv 논문이 공개되었습니다. 논문은 강화학습에 자기증류(self-distillation)를 접목한 방법론을 제안하며 관련 링크(arXiv)가 제공됩니다. 저자로 J Hübotter, F Lübeck, L Behric, A Baumann이 표기되어 있습니다.
Giải trí mê cung bằng học tăng cường: Triển khai C++/Win32. Dự án này sử dụng thuật toán học tăng cường để tự động tìm đường thoát khỏi mê cung, kèm theo video hướng dẫn trực tiếp và thảo luận từ cộng đồng. #AI #HocTangCuong #C++ #LapTrinh #ReinforcementLearning #MazeSolver #KhoaHocMaiGan
https://www.reddit.com/r/programming/comments/1qr4ds3/reinforcement_learning_maze_solver_a_cwin32/
AIトレンド速報｜最新ニュース & 活用術 (@AI_Bridge_Japan)
Agent Reinforcement Trainer(ART)를 공개했습니다. GRPO로 멀티스텝 LLM 에이전트를 실세계 작업 수행 가능하게 훈련하는 프레임워크로, 몇 줄의 코드로 구현 가능하며 수동 보상 설정이 불필요합니다. vLLM과 Unsloth 통합, 100% 오픈소스이며 개발자는 @akshay_pachaar입니다.
fly51fly (@fly51fly)
논문 'Reuse your FLOPs'는 매우 오프-폴리시(prefix) 조건화 기법을 활용해 계산 자원(FLOPs)을 재활용함으로써 어려운 강화학습 문제에서 확장성을 높이는 방식을 제안합니다. FAIR(Meta) 소속 연구로, 오프-폴리시 접두사를 활용한 샘플 효율 개선과 스케일링 전략을 다룹니다.
Akshay (@akshay_pachaar)
Agent Reinforcement Trainer(ART)는 GRPO를 사용해 실제 세계 과제를 수행하는 다단계 LLM 에이전트를 훈련하는 프레임워크로 발표됨. 수동 보상 없이 몇 줄의 코드로 훈련 가능하며 vLLM과 Unsloth를 결합한 100% 오픈소스 솔루션이라고 소개됨.
The Humanoid Hub (@TheHumanoidHub)
Figure의 Helix 02는 전신 제어를 위한 새로운 기반 계층으로, 109k 줄의 수작업 C++ 코드를 단일 신경 프라이어(neural prior)로 대체해 안정적이고 자연스러운 동작을 구현합니다. 이 모델은 1,000시간 이상 인간 동작 데이터와 시뮬레이션→실제(sim-to-real) 강화학습을 통해 학습되었으며, 로봇 전신 제어와 모션 생성 분야의 중요한 진전입니다.
https://x.com/TheHumanoidHub/status/2016356306773541080
#figure #helix02 #robotics #simtoreal #reinforcementlearning
Microsoft Research (@MSFTResearch)
UniRG라는 접근법이 의료 영상-언어 모델의 성능을 향상시키기 위해 강화학습을 활용한 연구를 소개합니다. 현재 보고서 형식이 다양해 모델 성능이 떨어지는 문제를 해결하려고 하며, 의료 영상 판독 리포트 자동 생성에 적용되는 비전-언어 모델의 실무 성능 개선에 초점을 둡니다. 관련 자세한 내용은 링크(마이크로소프트 블로그)에서 확인할 수 있습니다.
https://x.com/MSFTResearch/status/2016194490571051113
#medicalimaging #visionlanguage #reinforcementlearning #unirg
GDPO reveals why standard RL normalization fails with multiple rewards—and how a simple fix dramatically improves multi-objective training. https://hackernoon.com/researchers-find-standard-rl-optimization-loses-critical-signal-in-multi-reward-training #reinforcementlearning
khazzz1c (@Imkhazzz1c)
토큰 단위 보상 신호(token-level reward signals)가 '완벽'해진다면, 평가 역할을 하는 critic 모델(가치 평가자)이 불필요해지는지 묻는 이론적·연구적 질문을 제기하고 있습니다.
DeepReinforce (@deep_reinforce)
CUDA-L1이 ICLR 2026에 채택되었다는 발표입니다. 본 연구는 CUDA 코드 생성에 강화학습(RL)을 처음 적용한 작업이며, 이후 CUDA-L2 등 후속 작업도 함께 언급했습니다. 연구 커뮤니티의 빠른 발전을 강조하며 추가 결과와 업데이트는 추후 공개될 예정이라는 내용입니다.
https://x.com/deep_reinforce/status/2015894636448149665
#cudal1 #cuda #reinforcementlearning #iclr2026 #codegeneration
via #Microsoft : Maia 200: The AI accelerator built for inference
https://ift.tt/CjP7Rem
#Maia200 #AIinference #AIAcelerator #MaiaSDK #Azure #Microsoft #Foundry #Copilot #OpenAI #GPT5 #LLM #SyntheticData #ReinforcementLearning #FP8 #FP4 #TSMC3nm #HBM3e #Datacenter #CloudCompu…
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