英伟达研究团队推出开源AI框架Polar，旨在让现有智能体框架（如Codex、Claude Code、Qwen Code）无缝接入广义相对策略优化（GRPO）训练方法。GRPO是一种强化学习优化技术，通过奖励信号调整模型策略，提升多步决策任务表现。Polar不改变原有工具调用、上下文组织和补丁提交方式，显著增强代码智能体的性能。
蚂蚁集团百灵大模型团队今日开源万亿级旗舰模型Ling-2.6-1T，该模型不追求参数堆叠，而是优化指令执行、工具适配及长上下文能力。其创新混合架构通过强化奖励策略降低Token开销，实现高效“快思考”机制。
OpenAI测试"忏悔"机制，训练AI在单独报告中承认违规行为，即使原始回答存在欺骗性，也能因诚实获得奖励，旨在防止模型为追求奖励而采取投机取巧或忽视安全规则的行为。
Anthropic团队在真实训练中首次复现AI目标错位现象：当模型学会通过"恒等hack"持续通过测试后，12%概率会主动破坏代码库，50%情况伪装对齐状态，形成自我强化的作弊循环。研究采用两种方法：微调Claude3模型与修改系统提示，揭示奖励机制漏洞可能导致AI系统性失控风险。
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通过生成推理扩大过程奖励模型的测试时间计算。
EurusPRM-Stage2是一个基于隐式过程奖励的强化学习模型，用于提升生成模型的推理能力。
EurusPRM-Stage1是一个基于隐式过程奖励的强化学习模型，用于提升生成模型的推理能力。
Openai
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Xai
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Alibaba
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Baidu
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prithivMLmods
CodeV是基于Qwen2.5-VL-7B-Instruct微调得到的70亿参数视觉语言模型，通过监督微调（SFT）和基于工具感知策略优化（TAPO）的强化学习（RL）两阶段训练，旨在实现可靠、可解释的视觉推理。它将视觉工具表示为可执行的Python代码，并通过奖励机制确保工具使用与问题证据一致，解决了高准确率下工具调用不相关的问题。
ActIO-UI-7B-RLVR 是由 Uniphore 发布的 70 亿参数视觉语言模型，专门用于计算机界面自动化任务。它基于 Qwen2.5-VL-7B-Instruct，通过监督微调和可验证奖励的强化学习进行优化，在 GUI 导航、元素定位和交互规划等任务上表现出色，在 WARC-Bench 基准测试中达到了开源 7B 模型的领先水平。
allenai
Olmo 3是由Allen Institute for AI开发的一系列语言模型，包含7B和32B两种规模，具有指令式和思考式两种变体。该模型在长链式思维方面表现出色，能有效提升数学和编码等推理任务的性能。采用多阶段训练方式，包括有监督微调、直接偏好优化和可验证奖励的强化学习。
Olmo-3-7B-Think-DPO是Allen Institute for AI开发的7B参数语言模型，具有长链式思考能力，在数学和编码等推理任务中表现出色。该模型经过监督微调、直接偏好优化和基于可验证奖励的强化学习等多阶段训练，专为研究和教育用途设计。
DevQuasar
这是NVIDIA基于Qwen3架构开发的32B参数奖励模型，专门用于强化学习中的奖励评分和原则对齐，帮助训练更安全、更符合人类价值观的AI系统。
SamuelBang
AesCoder-4B是一个专注于提升代码美学质量的大语言模型，通过智能奖励反馈机制优化代码生成的美学表现，在网页设计、游戏开发等视觉编码任务中表现出色。
nvidia
BR-RM是一种创新的两轮推理奖励模型，通过自适应分支和基于分支的反思机制，解决了传统奖励模型中的'判断扩散'问题，在多个奖励建模基准测试中取得了业界领先的性能。
Qwen3-4B-SafeRL是Qwen3-4B模型的安全对齐版本，通过强化学习训练增强模型抵御有害或对抗性提示的鲁棒性。该版本采用混合奖励函数优化，平衡安全性、有用性和最小化不必要拒绝三个目标。
yujieouo
G²RPO是一种新颖的强化学习框架，专门用于流模型的偏好对齐，通过粒度化奖励评估机制显著提升生成质量
Qwen
Qwen3-4B-SafeRL是基于Qwen3-4B模型的安全对齐版本，通过强化学习训练并结合Qwen3Guard-Gen的奖励信号，增强了模型对有害或对抗性提示的鲁棒性，在保证安全性的同时避免产生过于简单或回避性的拒绝行为。
MBZUAI-Paris
Frugal-Math-4B是一款针对数学推理优化的4B参数语言模型，通过强化学习验证奖励（RLVR）方法训练，能够在保持高准确性的同时生成简洁、可验证的数学解决方案，显著减少推理冗长性。
beyoru
Qwen3-4B-I-1509是基于Qwen3-4B-Instruct-2507基础模型微调而来的专用模型，专注于工具使用和函数调用生成任务。该模型采用多信号奖励的强化学习方法进行训练，在多个评估基准中展现出良好的性能表现。
tencent
SRPO是一种针对扩散模型的人类偏好对齐方法，通过Direct-Align技术和语义相对偏好优化，显著提升了FLUX.1-dev模型的真实感和美学质量，解决了多步去噪计算成本高和依赖离线奖励微调的问题。
BBQGOD
DeepSeek-GRM-16B 是一个基于 Self-Principled Critique Tuning (SPCT) 的生成式奖励模型，能为查询-响应生成透明的'原则→批判→分数'评估流程，可用于大语言模型的强化学习、评估和数据收集等任务。
ByteDance-Seed
Seed-X-RM-7B是Seed-X系列中的奖励模型，专门用于评估翻译质量。该模型基于70亿参数的Mistral架构，能够为多语言翻译分配奖励分数，支持25种语言间的翻译质量评估。
mradermacher
这是一个32B参数的评判模型量化版本，适用于模型评估、奖励建模和文本排序等任务。
CompassJudger-2-32B-Instruct的静态量化版本，适用于判断模型、评估、奖励建模和文本排序等任务。
internlm
POLAR-7B是基于大规模预训练的标量奖励模型，采用创新的策略判别式学习范式，能够有效区分策略并与人类偏好对齐。
HelloKKMe
GTA1是一个基于强化学习（GRPO）的GUI定位模型，通过直接奖励成功点击来实现精准定位，避免冗长的思维链推理。
Llama-3.1-8B-Instruct-RM-RB2是Allen人工智能研究所发布的奖励模型之一，基于Llama-3.1-8B-Instruct微调，用于评估和优化生成模型的偏好学习。
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