
英伟达笑到最后!训练2000步,1.5B逆袭7B巨兽,Scaling真来了
英伟达笑到最后!训练2000步,1.5B逆袭7B巨兽,Scaling真来了强化学习可以提升LLM推理吗?英伟达ProRL用超2000步训练配方给出了响亮的答案。仅15亿参数模型,媲美Deepseek-R1-7B,数学、代码等全面泛化。
强化学习可以提升LLM推理吗?英伟达ProRL用超2000步训练配方给出了响亮的答案。仅15亿参数模型,媲美Deepseek-R1-7B,数学、代码等全面泛化。
在 ChatGPT 等大语言模型(LLMs)席卷全球的今天,越来越多的研究者意识到:我们需要的不只是 “会说话” 的 LLM,更是 “能解释” 的 LLM。
只靠强化学习,AGI就能实现?Claude-4核心成员放话「5年内AI干掉白领」,却被Karpathy等联手泼冷水!持续学习真的可能吗?RL的真正边界、下一代智能的关键转折点到底在哪儿?
无需蒸馏任何大规模语言模型,小模型也能自给自足、联合提升?
强化学习(RL)已经成为当今 LLM 不可或缺的技术之一。从大模型对齐到推理模型训练再到如今的智能体强化学习(Agentic RL),你几乎能在当今 AI 领域的每个领域看到强化学习的身影。
尽管人工智能(AI)在飞速发展,当前 AI 开发仍严重依赖人类专家大量的手动实验和反复的调参迭代,过程费时费力。
在 AI 领域,英伟达开发的 CUDA 是驱动大语言模型(LLM)训练和推理的核心计算引擎。
刚刚过去的618,罗永浩又创下炸裂新纪录——被自己的AI分身打败了!在百度电商直播间,罗永浩数字人强势登场,不仅爆梗频出、神似度拉满,还一举打破老罗本人首秀纪录,成交额破5500万。这背后,大模型已成为幕后操盘手!
大语言模型(LLMs)在决策场景中常因贪婪性、频率偏差和知行差距表现欠佳。研究者提出强化学习微调(RLFT),通过自我生成的推理链(CoT)优化模型,提升决策能力。实验表明,RLFT可增加模型探索性,缩小知行差距,但探索策略仍有改进空间。
这款 Agent 擅长多轮搜索和推理,平均每项任务执行 23 个推理步骤,访问超过 200 个网址。它是基于 Kimi k 系列模型的内部版本构建,并完全通过端到端智能体强化学习进行训练,也是国内少有的基于自研模型打造的 Agent。