自动学会工具解题，RL扩展催化奥数能力激增17%
自动学会工具解题，RL扩展催化奥数能力激增17%在大模型推理能力提升的探索中，工具使用一直是克服语言模型计算局限性的关键路径。不过，当今的大模型在使用工具方面还存在一些局限，比如预先确定了工具的使用模式、限制了对最优策略的探索、实现透明度不足等。
来自主题: AI技术研报
9007 点击 2025-04-02 10:09
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在大模型推理能力提升的探索中，工具使用一直是克服语言模型计算局限性的关键路径。不过，当今的大模型在使用工具方面还存在一些局限，比如预先确定了工具的使用模式、限制了对最优策略的探索、实现透明度不足等。
由于 DeepSeek R1 和 OpenAI o1 等推理模型（LRM，Large Reasoning Model）带来了新的 post-training scaling law，强化学习（RL，Reinforcement Learning）成为了大语言模型能力提升的新引擎。然而，针对大语言模型的大规模强化学习训练门槛一直很高：
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强化学习提升了 LLM 各方面的能力，而强化学习本身也在进化。
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