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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。
元认知增强推理模型:基于自对齐的强化学习 / Meta-Awareness Enhances Reasoning Models: Self-Alignment Reinforcement Learning
这项研究提出了一种名为MASA的自对齐强化学习方法,通过训练语言模型自我评估推理过程来提升其元认知能力,从而在无需外部数据的情况下显著提高数学和逻辑推理任务的准确性和训练效率。
强化中段训练 / Reinforcement Mid-Training
这篇论文提出了一种在预训练和微调之间加入强化中段训练的新方法,通过动态控制推理步骤、自适应学习关键知识点和双重训练策略,显著提升了语言模型的性能和效率。
OpenVision 2:面向多模态学习的生成式预训练视觉编码器家族 / OpenVision 2: A Family of Generative Pretrained Visual Encoders for Multimodal Learning
这篇论文提出了一个简化的视觉编码器OpenVision 2,它通过移除文本编码器和对比损失、仅保留生成式训练方法,在保持多模态任务性能的同时,显著提升了训练效率并降低了资源消耗。