标签：策略蒸馏
告别多奖励跷跷板：Flow-OPD将多教师OPD带入图像生成
流匹配模型的后训练对齐长期面临严重的“跷跷板效应”，单一奖励强化学习虽能在孤立任务中逼近性能极限，却直接导致非目标领域能力发生剧烈退化；而混合奖励组...
让龙虾越用越聪明！普林斯顿大学为OpenClaw搞了个强化学习框架
普林斯顿大学研究团队提出的OpenClaw-RL框架，旨在实现智能体通过日常交互实现持续自我进化，其核心在于将原本被丢弃的用户反馈与环境响应转化为可训练的信号...
