算法论文7
多模态大模型推理技术综述
PaperAgent
AI 摘要
华东师大与字节跳动回顾基于强化学习的MLLMs推理进展,介绍MLLMs与RL基础,探讨RL在LLMs/MLLMs中的关键设计与优化策略,包括无价值和基于价值方法,还阐述多模态大模型推理的训练范式、奖励机制及训练效率等内容。
阅读原文 · PaperAgent
一篇多模态大模型推理技术最新综述
华东师大&字节跳动系统回顾基于强化学习的MLLMs推理进展,涵盖关键算法设计、奖励机制创新及实际应用,探讨了RL在LLMs/MLLMs中的关键设计与优化策略,还涉及多模态大模型推理多方面内容。

关注公众号
扫码关注
第一时间收到每日精选
相关文章
算法论文8
小偏差为何带偏大模型RL训练
本文解读Together AI的新算法论文,讲解大模型强化学习中,采样端与训练端的微小偏差如何累积放大导致训练跑偏,介绍Score Centering校正方法的原理、效果与应用边界。
深度学习自然语言处理
开源动态9
小米6天烧2000万拿下开源第一大模型
本文报道小米开启史无前例的大模型训练直播,6天花费约2344万元完成MiMo-V2.6系列强化学习训练,训练出的MiMo-V2.6-Pro登顶开源大模型第一,全套技术资源全部开源,引发AI行业热议。
量子位
算法论文9
万卡RL训练:如何选最优Batch Size
本文是腾讯混元团队针对大模型强化学习规模化训练的研究,聚焦万卡级算力下Batch Size优化问题,拆分样本效率与系统效率的影响,给出可落地的调优框架,实测可缩短29%训练时间。
机器之心
算法论文8
华为 RoboHarness 助力具身智能策略协作
华为诺亚方舟实验室发布 RoboHarness 系统,解决不同策略协作问题。它将独立控制系统封装成可调度技能,由 Coding Agent 决策,还设计辅助技能和 Memory Bridge 模块,促进策略协同,推动具身智能发展。
AI科技评论