算法论文7
SwS框架:强化学习攻克模型推理难题
深度学习自然语言处理
AI 摘要
论文提出 SwS 框架,可利用模型自我感知的弱点驱动自动化问题生成,合成针对性训练数据。对其扩展后,在多测试集和模型验证有效,如 SwS - 32B 性能提升达 25.5%。
阅读原文 · 深度学习自然语言处理
直播预约 | 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点?
论文提出 SwS 框架,针对强化学习场景,利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成,合成针对性训练数据。还对其进行多项扩展,在多个基准测试集和模型上验证有效,性能提升显著。

关注公众号
扫码关注
第一时间收到每日精选
相关文章
开源动态8
港科大同腾讯开源3D构建框架超GPT - 5.5
香港科技大学(广州)联合腾讯AI平台部提出VibeWorlding,是可通过多轮对话等自主构建和编辑交互式3D世界的多模态智能体框架。团队开源多项数据,其模型经强化学习后表现超GPT - 5.5等。
机器之心
开源动态8
腾讯开源框架,一句话造3D世界
香港科技大学(广州)和腾讯团队开源VibeWorlding框架,实现说句话造3D世界。它由VWE - Bench和VibeWorlding - Gym组成,开源模型经强化学习训练后成绩逆袭,证明强化学习解锁3D推理潜力巨大。
AIGC开放社区
新闻资讯7
OpenAI:暂停前沿模型强化学习训练
OpenAI发文称暂停最新模型强化学习训练两周,加固研究环境、进行红队测试等。部分低风险训练已恢复,最大规模前沿模型训练仍暂停。此举源于Hugging Face安全事故及Astra模型潜在风险。
机器之心
开源动态8
OpenMOSS开源WCM,让VLA强化学习起飞
OpenMOSS团队开源的World Critic Model(WCM),解决了视觉 - 语言 - 动作模型强化学习(VLA - RL)中批评家模型(Critic Model)仅依赖单帧观测打分的问题。WCM让Critic学习预测执行动作后的潜在状态,代码等全开源,验证效果显著。
机器之心