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在Code RAG场景中,传统文本Embedding模型处理代码表现欠佳。蚂蚁集团与上海交通大学联合发布C2LLM系列模型,引入注意池化模块,在MTEB - Code榜单表现出色,还得益于优质训练流程,成果已回馈社区。

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强化学习中奖励模型设计与训练是瓶颈,上海人工智能实验室提出奖励建模新范式POLAR。它摆脱传统“绝对偏好”限制,契合强化微调框架,通过对比学习训练,实验证明其性能和泛化性佳,有望打通RL链路扩展最后一环。

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