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斯坦福英伟达:测试时强化学习让开源模型逆袭
量子位
AI 摘要
斯坦福、英伟达等研究提出TTT - Discover方法,在测试时用强化学习更新开源模型权重。通过熵目标函数和PUCT机制解决数据问题,成本低且表现佳,不过目前仅适用于连续奖励场景。
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斯坦福英伟达推出测试时强化学习:微调开源模型胜过顶级闭源模型,仅需几百美元
斯坦福、英伟达等提出TTT - Discover方法,基于开源模型gpt - oss - 120b,在测试阶段引入强化学习更新模型权重。它采用熵目标函数和PUCT启发机制,解决分布外问题,成本低且表现优,但目前适用于连续奖励场景。

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