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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。
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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。