
不用千亿参数也能合成高质量数据!这个开源框架让小模型“组团逆袭”,7B性能直追72B
不用千亿参数也能合成高质量数据!这个开源框架让小模型“组团逆袭”,7B性能直追72B无需蒸馏任何大规模语言模型,小模型也能自给自足、联合提升?
无需蒸馏任何大规模语言模型,小模型也能自给自足、联合提升?
强化学习(RL)已经成为当今 LLM 不可或缺的技术之一。从大模型对齐到推理模型训练再到如今的智能体强化学习(Agentic RL),你几乎能在当今 AI 领域的每个领域看到强化学习的身影。
尽管人工智能(AI)在飞速发展,当前 AI 开发仍严重依赖人类专家大量的手动实验和反复的调参迭代,过程费时费力。
在 AI 领域,英伟达开发的 CUDA 是驱动大语言模型(LLM)训练和推理的核心计算引擎。
大语言模型(LLMs)在决策场景中常因贪婪性、频率偏差和知行差距表现欠佳。研究者提出强化学习微调(RLFT),通过自我生成的推理链(CoT)优化模型,提升决策能力。实验表明,RLFT可增加模型探索性,缩小知行差距,但探索策略仍有改进空间。
随着 AI4Science 的浪潮席卷科研各领域,如何将强大的人工智能模型真正用于分析科学数据、构建数学模型、发现科学规律,正成为该领域亟待突破的关键问题。
在人工智能领域,大型语言模型(LLM)的推理能力正以前所未有的速度发展。
只需修改两行代码,RAG向量检索效率暴涨30%!
在 AI Agent 浪潮席卷行业的当下,高效优雅开发具备复杂推理与协作能力的智能体成为业界焦点。本文将系统梳理 AI Agent 核心理念、主流协议与思考框架,并结合 Golang 生态工程化框架,深入剖析多 Agent 协作系统的设计与落地。
LLM 智能体的时代,单个 Agent 的能力已到瓶颈,组建像 “智能体天团” 一样的多智能体系统已经见证了广泛的成功