
推理大模型1年内就会撞墙,性能无法再扩展几个数量级 | FrontierMath团队最新研究
推理大模型1年内就会撞墙,性能无法再扩展几个数量级 | FrontierMath团队最新研究一年之内,大模型推理训练可能就会撞墙。
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8026 点击 2025-05-14 11:08
一年之内,大模型推理训练可能就会撞墙。
本文提出 LUFFY 强化学习方法,一种结合离线专家示范与在线强化学习的推理训练范式,打破了“模仿学习只学不练、强化学习只练不学”的传统壁垒。LUFFY 通过将高质量专家示范制定为一种离策略指引,并引入混合策略优化与策略塑形机制,稳定地实现了在保持探索能力的同时高效吸收强者经验。
只靠模型尺寸变大已经不行了?大语言模型(LLM)推理需要强化学习(RL)来「加 buff」。
JAX在最近的基准测试中的性能已经不声不响地超过了Pytorch和TensorFlow,也许未来会有更多的大模型诞生在这个平台上。谷歌在背后的默默付出终于得到了回报。
脱胎自 RISC-V,能把推理训练能效提高 1 万倍。OpenAI 的权力之争才刚刚落幕,一场关键交易悄悄浮出了水面。