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2025-07-04 talkingdev

强化学习优化代码合并:Osmosis-Apply-1.7B以低成本超越大型基础模型

Osmosis-Apply-1.7B是基于Qwen3-1.7B模型通过强化学习微调而成的专用模型,在代码合并任务中表现出色,其奖励分数高达0.9893,甚至超越了OpenAI o3等更大规模的基础模型,同时显著降低了成本。该模型在CommitPackFT...

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2025-07-04 talkingdev

开源强化学习框架横向评测:TRL、Verl、OpenRLHF等九大工具深度解析

Anyscale研究团队近期对TRL、Verl、OpenRLHF等九大开源强化学习框架进行了系统性评测,涵盖采用度指标、系统特性和技术架构三大维度。该研究为开发者选择适合RLHF(人类反馈强化学习)、推理模型或智能体训练场景的...

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2025-06-27 talkingdev

Meta挖角OpenAI强化学习先驱,加速超级智能研发

据最新报道,Meta已秘密招募OpenAI前强化学习专家Trapit Bansal加入其新成立的AI超级智能部门。这一动作虽未获官方确认,但业内人士分析指出,Bansal的加盟将显著提升Meta在前沿推理模型领域的研发能力。作为深度强...

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2025-06-24 talkingdev

小模型逆袭!7B参数模型通过强化学习教师机制超越671B大模型

一项突破性研究展示了小模型通过创新训练方法战胜巨型模型的可能。日本Sakana.AI团队开发的"教师模型"采用全新范式——这些模型不需要自行解决问题,而是被直接提供问题和正确答案,专注于生成清晰易懂的解决方案解释...

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2025-06-24 talkingdev

[论文推荐]稀疏DRL网络通过预训练随机剪枝实现参数高效优化

最新发表于arXiv的研究表明,通过在训练前随机剪除固定比例的权重参数,稀疏深度强化学习(DRL)网络展现出显著的参数效率优势。该方法不仅减少了模型复杂度,还成功规避了传统训练过程中常见的优化陷阱。这种一次性剪...

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2025-06-24 talkingdev

强化学习新突破:AI通过试错与创新方法实现高效训练

强化学习(RL)作为一种让AI模型通过试错而非简单模仿人类示例进行学习的技术,正展现出其在复杂任务处理中的独特优势。最新行业动态显示,科技公司正在采用两种创新方法大幅扩展训练数据规模:一是利用AI模型相互评...

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2025-06-19 talkingdev

Moonshot AI开源模型Kimi-Dev-72B在SWE-bench测试中创下60.4%新纪录

近日,Moonshot AI推出的Kimi-Dev-72B开源模型在SWE-bench Verified测试中取得了60.4%的优异成绩,成为当前开源模型中的新标杆。这一突破性成果得益于其采用的大规模强化学习技术,该技术通过在Docker环境中直接修补...

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2025-06-17 talkingdev

[论文推荐]TreeRL:无需奖励模型的LLM训练新方法,数学与代码推理能力显著提升

TreeRL是一种创新的语言模型训练方法,通过结合on-policy树搜索和中间监督机制,实现了无需单独奖励模型的LLM训练。这一技术突破来自最新arXiv论文,相比传统的ChainRL方法,TreeRL在数学推理和代码生成等复杂任务上...

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