「MCP•RL」共找到 620 篇相关文章
快手Klear-Reasoner登顶8B模型榜首,GPPO算法双效强化稳定性与探索能力!
快手Klear团队推出Klear-Reasoner模型,基于Qwen3 - 8B - Base打造,在多基准测试达同规模SOTA。其核心GPPO算法能强化稳定性与探索能力,团队还对训练流程多环节深入分析,给出优化策略。
监督学习未死,一题训练五小时起飞!华人学者新方法20倍训练效率释放大模型推理能力
大模型推理能力研究中,RL训练资源成本高、不稳定,传统SFT低数据量易过拟合。加拿大滑铁卢大学华人团队提出One - Shot CFT方法,用一题多解多点评训练,仅需约5个GPU小时,效果好、稳定性强。
DeepSeek-GRPO重要性权重设计错误?详解Qwen3新强化学习算法GSPO
论文指出GRPO在大语言模型训练中不稳定,因其重要性权重设计错误易引入高方差噪声。为此提出GSPO算法,从序列维度计算梯度,解决了MoE模型RL训练的稳定性问题,在Qwen3上效率更高。
奖励模型终于迎来预训练新时代!上海AI Lab、复旦POLAR,开启Scaling新范式
在大语言模型后训练阶段,奖励模型设计与训练是关键瓶颈。上海AI Lab、复旦推出预训练奖励模型POLAR,采用策略判别学习新范式,适配强化微调,性能和泛化能力强,为LLM后训练带来新可能。
全球闲置算力训个模型,性能媲美R1,老黄天塌了!Karpathy曾投资它
全球首个分布式RL训练模型INTELLECT - 2发布,整合闲置算力完成训练,成本降低,性能媲美DeepSeek - R1。其采用分布式异步强化学习范式,团队开源四大关键组件,还获Karpathy等投资,未来有多项计划。
Agent产品,快者为王?Anthropic 和 Databrick CEO 对话解读
Anthropic和Databrick以「人工智能的未来:面向各领域的专用Agent」为主题举办线上峰会,两家公司CEO Dario Amodei和Ali Ghodsi对谈,分享Agent未来、相关合作等话题,还探讨数据价值、治理风险及AI应用迭代等问题。
千问APP迈出重要一步:打通阿里生态业务,这可能是AI应用最坚固的护城河。
Google宣布Gemini联手沃尔玛让AI帮用户购物支付,被指是AI Agent落地时刻。而千问APP悄悄上线任务助理功能,打通阿里生态业务,调用淘宝、高德等MCP,能执行复杂任务,生态或是Agent终极壁垒。
我的AI年度盘点
博主黄益贺做年度AI使用盘点。系统层面,从外挂式RAG旧体系转向以Coding Assistant为核心新体系,结合MCP、Skills等完善系统;工具层面,全面拥抱Google生态,C端看好Google,B端看好Anthropic,不看好OpenAI。
用中等难度prompt做高效post training
近年来,RL后训练在LLM发展中至关重要,但传统方法效率低。本文提出PCL轻量级算法,通过动态选中等难度提示提升LLM后训练效率,经多基准实验验证其优越性,也指出方法局限与未来方向。
核心模型被曝蒸馏DeepSeek?前女友一纸控诉,曝出欧版OpenAI塌房真相!
曾被誉为「欧洲OpenAI」的Mistral AI陷入「抄袭」丑闻。前员工在分手小作文爆料其核心技术蒸馏DeepSeek,却误导外界为自主RL成果。此前也有博主发现二者特征相似。蒸馏本身没错,缺乏透明度才是关键问题。