「RL token」共找到 901 篇相关文章
谷歌Gemini Diffusion:1500 token/秒,快如闪电!
谷歌DeepMind在I/O 2025上推出实验性模型Gemini Diffusion,将扩散技术用于文本生成。它每秒能生成约1500个token,比Gemini 2.0 Flash - Lite快5倍,具备高响应速度、文本连贯性等优势。
告别JSON冗余:TOON让Token成本降低30-60%
LLM交互用JSON有冗余,成本高、速度慢。TOON格式专为LLM优化,结合YAML和CSV特点,比JSON减少30 - 60%的token消耗,还介绍了特性、上手方法、集成实践和适用场景。
如果你的大学不提供 Token,应该立即退学
本文站在学生角度探讨 AI 时代大学生学习问题。认为高校在 AI 教育上滞后,不提供 Token 不合理。强调学生应善用 AI,具备问题意识、判断力和品味,还给出了使用 AI 的具体建议。
干掉 .md?兜里 Token 不够,没法和 Karpathy 共情
近日,围绕‘Markdown 是否已过时’讨论升温。Theo Browne 视频阐述‘HTML 优于 Markdown’五大理由并分享实操技巧,虽指出 HTML 有费 Token、版本控制差问题,但仍倾向用 HTML,不过也有开发者质疑。
无限Token | 搭建一家Agent First公司(一)
作者从单兵模式转向搭建 Agent First 公司,认为无限 Token 是基础设施而非福利。介绍了 Agent First 工作方式,指出成本使人们不敢依赖 AI,给候选人配 Claude Max 降低使用门槛,还分享工作流搭建实例。
AI编程到底有没有护城河?RL+Agent重塑代码世界!
作者作为cursor重度用户和算法出身玩家,分享AI编程赛道技术内幕。探讨AI编程视角下RL的难题,介绍AI编程体验进化要素,还聊了cursor 1.0更新,最后指出AI编程工具发展趋势。
关键突破:理论验证了 RL for LLM 路线的可行性
传统RLHF依赖人工标注偏好数据训练奖励模型,成本高且难扩展。本文发现任何通过Next - token预测训练的LLM内部隐含通用奖励模型,从理论和实验证明其可高效实现模型对齐。
One RL to See Them All?一个强化学习统一视觉-语言任务!
国内初创公司 MiniMax 提出 V-Triune 系统,可让 VLM 单一训练流程学视觉推理和感知任务。它含三个组件与动态 IoU 奖励机制,基于此的 Orsta 模型在多项测试中性能提升显著,凸显统一 RL 方法有效性和可扩展性。
更省 Token 的国产 Codex:ZCode,加上 DeepSeek 更夯!
介绍国产 Codex 平替 ZCode,它有 100 万用户,能接 DeepSeek,模型选择开放,缓存命中率高省 Token,插件生态完善,还介绍了安装、接入方法及多种实用功能。
DeepSeek 峰谷 Token 的开山鼻祖,原来是阿里这个桌面 Agent
文章介绍阿里桌面 Agent 工具 QoderWork,它是最早落地「峰谷 Token」的产品,晚上 Qwen3.7 - Max 模型 2 折。该工具功能丰富,能完成复杂任务,还把配置与使用分开,降低使用门槛。