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卡内基梅隆大学团队提出SQLM框架,这是无需外部数据的自我提问模型,含提问者和解答者角色。通过强化学习最大化期望奖励,设计自监督奖励函数。实验显示其能提升Qwen2.5 - 3B - Instruct多任务准确率。

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7月29日智谱开源GLM - 4.5。作者实测发现其在UI设计审美不如R1,生成卡片表现不一,Coding能力勉强及格,全栈代码生成未达可用阈值,存在无多模态能力、上下文窗口短等问题,目前还别急着冲。

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大模型竞赛转向:决胜关键为何是“后训练”?|甲子光年

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现有依赖强化学习与可验证奖励(RLVR)提升大语言模型(LLM)推理能力的方法,受限于领域特定验证器。本文提出RLPR框架,利用LLM生成正确答案的固有概率作奖励信号,实现无需外部验证器的通用领域强化学习,效果显著。

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