算法论文8
R1 - Reward解锁奖励模型推理能力
机器之心
AI 摘要
快手等团队:现有RL算法训练多模态奖励模型不稳定,提出R1 - Reward,用StableReinforce算法,结合渐进式训练策略,在基准测试超SOTA,还在业务场景应用,提升性能。
阅读原文 · 机器之心
RL训练总崩溃?R1-Reward稳定解锁奖励模型Long-Cot推理能力
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要,但强化学习在奖励建模应用有挑战。快手等团队提出R1 - Reward,解决训练不稳定等问题,在基准上超SOTA模型,还在快手业务场景成功应用。

关注公众号
扫码关注
第一时间收到每日精选
相关文章
新闻资讯8
传英伟达拟收购Reflection AI
本文是InfoQ编译的科技播客访谈,Reflection AI由前Google DeepMind Gemini团队成员创立,近期发布了5010亿参数的开放大模型Beam,主打编程、推理和智能体任务,发布一周后传出英伟达拟收购该公司的消息,访谈中分享了对开放模型诸多问题的观点。
InfoQ
新闻资讯9
九章云极问鼎陶哲轩数学挑战赛
本文报道九章云极言表实验室在陶哲轩发起的数学蒸馏挑战赛第二阶段拿下全部赛道满分,解决28个未解决开放数学问题,介绍了其可验证AI+强化学习的AI4S布局。
机器之心
算法论文9
对错之外,推理轨迹暗藏训练价值
本文结合EchoRL、ReflectRL两项最新研究,重新解读推理轨迹的训练价值,解决全答对无强化信号、错题全丢弃的训练痛点,梳理方法设计、实验结果与适用边界,为大模型推理训练提供新参考。
深度学习自然语言处理
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