🤖 系统
11-30 17:41
📄 论文总结
揭秘强化学习在智能体推理中的应用 / Demystifying Reinforcement Learning in Agentic Reasoning
1️⃣ 一句话总结
这项研究通过数据、算法和推理模式三个关键角度,揭示了提升大型语言模型智能体推理能力的有效方法,包括使用真实工具使用轨迹数据、探索友好的训练技巧以及减少工具调用的审慎策略,使得小模型也能达到甚至超越大模型的性能。
请先 登录 后再提交论文
揭秘强化学习在智能体推理中的应用 / Demystifying Reinforcement Learning in Agentic Reasoning
这项研究通过数据、算法和推理模式三个关键角度,揭示了提升大型语言模型智能体推理能力的有效方法,包括使用真实工具使用轨迹数据、探索友好的训练技巧以及减少工具调用的审慎策略,使得小模型也能达到甚至超越大模型的性能。
PVPO:基于预估值驱动的策略优化用于智能体推理 / PVPO: Pre-Estimated Value-Based Policy Optimization for Agentic Reasoning
本文提出了一种名为PVPO的新型强化学习方法,通过预采样数据和引入优势参考锚点来减少计算成本并避免策略陷入局部最优,在多个任务和模型规模上均实现了领先性能。
rStar2-Agent:智能推理技术报告 / rStar2-Agent: Agentic Reasoning Technical Report
这篇论文介绍了一个名为rStar2-Agent的14B参数数学推理模型,它通过创新的智能强化学习方法,在有限计算资源下实现了前沿性能,不仅能像人类一样先思考再使用编程工具解决问题,还能根据反馈自主验证和优化步骤,并在数学、科学推理等多个领域表现出强大的泛化能力。