当前，强化学习（RL）在提升大语言模型（LLM）推理能力方面展现出巨大潜力。DeepSeek R1、Kimi K1.5 和 Qwen 3 等模型充分证明了 RL 在增强 LLM 复杂推理能力方面的有效性。
6 月 6 日，小红书 hi lab（Humane Intelligence Lab，人文智能实验室）团队首次开源了文本大模型 dots.llm1，采用 MIT 许可证。
近期arxiv最热门论文，Qwen&清华LeapLab团队最新成果： 在强化学习训练大模型推理能力时，仅仅20%的高熵token就能撑起整个训练效果，甚至比用全部token训练还要好。
Hi，我是银海。 你身边的AI产品经理，陪你解决每一个真实问题。
一项新的强化学习方法，直接让Qwen性能大增，GPT-4o被赶超！
即使RLVR（可验证奖励强化学习）使用错误的奖励信号，Qwen性能也能得到显著提升？
大语言模型遇上加密数据，即使是最新Qwen3也直冒冷汗！
上下文长度达 13 万 token，适用于多段文档综合分析、金融、法律、科研等复杂领域任务。
推理大模型开卷新方向，阿里开源长文本深度思考模型QwenLong-L1，登上HuggingFace今日热门论文第二。
大家好，我是袋鼠帝 今天给大家带来的是一个带WebUI，无需代码的超简单的本地大模型微调方案（界面操作），实测微调之后的效果也是非常不错。
