算法论文8
陈丹琦新作:小模型借RLMT超越大模型
量子位
AI 摘要
陈丹琦团队新作提出RLMT方法,结合RLHF与RLVR优点,支持基础模型直用,节省成本。让小模型生成CoT后用奖励模型评价,在Wildbench等表现佳,推理似人类。
阅读原文 · 量子位
陈丹琦新作:大模型强化学习的第三条路,8B小模型超越GPT-4o
陈丹琦团队提出结合RLHF和RLVR优点的RLMT方法,支持在基础模型上直接使用,节省后训练成本。它让模型生成CoT,用奖励模型评价输出,使小模型超越大模型,推理更像人类。

关注公众号
扫码关注
第一时间收到每日精选
相关文章
产品应用8
阿里云平台完成 DeepSeek Harness 评测
本文分享基于阿里云 AgentLoop 平台的 DeepSeek Harness 评测实践。介绍了 DeepSeek Harness 工程架构,阐述 AgentLoop 平台接入方式及价值,还详述评估器设计思路、展示评测结果,最后总结方法论并展望后续工作。
阿里云开发者
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7
HarnessEval开启RSI时代新评测范式
过去一年AI进入RSI时代,但评测方式仍停留在过去。MirroS联合多方发布HarnessEval,将Harness引入评测领域,使评测成为具备自我进化能力的智能系统,还率先应用于交互式世界模型评测。
特工宇宙