本文展示了如何构建和训练一个自校正的SQL代理，利用Agent Lightning和LangGraph实现强化学习训练。通过状态机设计，代理能够循环检查和重写SQL查询，直至准确或达到最大尝试次数。训练采用分布式客户端-服务器架构，提升模型性能。实验表明，更长上下文和更多尝试次数能提高准确性，但需权衡效率。

RIVAL框架通过对抗式迭代优化解决机器翻译中的分布偏移问题，将奖励模型与翻译模型建模为最小化-最大化博弈，结合双奖励机制提升训练稳定性。实验表明，RIVAL在口语字幕和WMT任务上显著优于监督微调和专用翻译模型，同时展现出跨语言泛化能力，为机器翻译提供了兼具理论与实用价值的新范式。

智能问答系统"百晓生"基于RAG与外挂知识库，专为上门工程师提供质检答疑，日服务超3000人，准确率超90%。其技术从简单问答升级为多轮对话、主动追问、图文混排的复杂智能体。强化学习技术如PPO、DPO、GRPO深度融入系统优化，提升答案稳定性、复杂知识理解及问答速度。通过强化微调（RFT），系统在生成质量、推理效率及稳定性上均显著提升，展现出广阔应用前景。

本文提出FCA-RL框架，帮助网约车服务商动态优化投资策略。该方法结合快速竞争适应机制和强化学习，实时调整预算分配，确保资金高效利用。实验表明，FCA-RL在多种竞争场景下均优于传统静态方案，显著降低预算误差并提升订单完成率。此外，开发的RideGym仿真系统为策略评估提供了安全可靠的测试环境。

AI原生时代下，技术风险领域的智能体系统（DeRisk）通过多智能体协同、上下文工程和强化学习三大核心技术，逐步实现从基础智能到高阶智能的演进。系统架构涵盖知识引擎、工具资产和推理引擎，支持复杂任务的智能诊断与处理。实践案例包括深度告警分析和SQL风险诊断，展示了多智能体在技术风险领域的应用潜力。未来，AI原生技术将成为解决技术风险问题的关键。

强化学习的核心在于贝尔曼方程，它揭示了价值函数的递归特性。动态规划（DP）和蒙特卡洛（MC）是两种经典求解方法，DP依赖完整环境模型，MC则通过采样直接估计。时序差分（TD）方法融合了DP和MC的优点，无需等待回合结束即可更新价值函数，具有更高的样本效率。TD衍生出SARSA和Q-learning两种控制算法，分别代表同策略和异策略学习。理解TD是掌握现代强化学习技术的关键。

ROLL框架专为大规模语言模型优化设计，通过灵活的奖励与环境系统、智能样本-奖励路由等核心特性，显著提升模型性能。其模块化设计与高效资源管理，支持从单卡到大规模GPU集群的训练，适用于人类偏好对齐、复杂推理等多场景，为用户提供了高效且易用的强化学习开发体验。

DispatchGym是一个强化学习研究框架，专为调度系统设计，帮助数据科学家快速开发和测试调度算法。它集成了强化学习算法、调度模拟和Gymnasium API接口，支持高效、低成本的研究。框架强调模拟环境的可靠性和方向准确性，采用模块化设计和Python语言，便于用户灵活调整和实验。通过优化奖励函数和操作杠杆，DispatchGym助力解决调度系统中的实际问题，提升业务效率。

VeRL通过多轮对话和掩码重构，解决了Agent RL研究中的瓶颈，实现了LangGraph的快速集成。初始方案虽高效，但存在工具定义冗余和一致性挑战。通过自动工具封装，简化了工作流程，解决了生产与训练环境的差距。最终采用LangGraph集成，实现了训练与部署环境的完美对齐，支持复杂代理系统的演进。

Uber利用强化学习优化司机与乘客的匹配算法，通过马尔可夫决策过程（MDP）框架建模，采用深度Q网络（DQN）方法学习价值函数，提升长期效率。系统通过离线训练和在线反馈循环，调整匹配策略，减少乘客等待时间并增加司机收入。该技术已在全球400多个城市部署，显著提高了市场平衡和用户体验。

Kimi研究员展现两大亮点：面对信息冲突时，能通过假设迭代实现自我纠偏，如在《聊斋·绿衣女》中精准核验书生对话次数；回答看似简单的问题也保持严谨，通过多轮交叉验证确认委内瑞拉球星胡安·阿朗戈的德甲经历。这波操作秀出了AI的深度检索与逻辑校验能力！

强化学习（RL）是机器学习中的一类多步决策问题，与传统的分类问题不同，RL没有标准答案，而是通过反馈机制评估决策效果。RL与大型语言模型（LLM）结合后，解决了LLM的指令遵从问题，衍生出RLHF（基于人类反馈的强化学习）技术，使模型更智能。RL的决策能力与LLM的理解能力相辅相成，共同推动人工智能的发展，尤其在Agent范式和多轮交互中展现出巨大潜力。

基于多智能体强化学习的全链路算力调度方案（MaRCA）通过用户价值、算力、动作价值预估及负载感知决策模块，解决流量波动大、算力资源受限下的商业价值最大化问题。MaRCA采用集中式训练与分布式执行，显著提升广告收入并降低系统风险，推动算力调度向智能化演进，为搜广推行业提供了高动态场景下的算力优化新范式。

探索如何通过强化学习教语言模型解决数独谜题，发现模型需遵循严格规则、逻辑推理及空间关系。实验使用400万数据集，分为四个难度级别，设计多组件奖励系统评估格式、答案准确性和规则遵守。7B模型表现稳定，3B模型则出现严重不稳定性。未来计划增加难度、扩展计算资源及改进奖励函数，提升模型复杂推理能力。

DeepSeek模型训练过程展示了其核心强化学习算法DeepSeek-R1-Zero的应用。通过监督微调和强化学习相结合，模型逐步提升了推理能力，解决了语言混合和可读性问题。训练中使用了多种奖励函数，确保输出格式和内容的准确性。实验表明，微调后模型在格式和答案上均表现优异，验证了强化学习在模型优化中的有效性。

基于强化学习的大模型训练微调技术正推动AI推理能力的显著提升。OpenAI和DeepSeek通过模仿人类慢思考过程，结合RLHF、DPO等方法，优化模型策略与奖励设计，增强复杂问题解决能力。未来，自我训练、高级推理与安全性的结合将进一步突破技术边界，推动AI向AGI迈进。