算法论文8
MIT新算法挑战LLM后训练传统思维
机器之心
AI 摘要
MIT研究人员Yulu Gan和Phillip Isola:提出RandOpt算法,利用随机扰动和集成,在多任务上超越传统后训练方法,揭示预训练模型权重空间“神经丛林”现象,引发对后训练本质的思考。
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后训练中的RL已死?MIT新算法挑战传统后训练思维,谢赛宁转发
MIT研究人员提出RandOpt新算法,挑战传统后训练思维。该算法通过随机扰动和集成突破限制,在多任务中表现出色,揭示了预训练模型权重空间的“神经丛林”现象,引发AI社区关注。

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