Microsoft AI presenta Rstar2-agent: un maniquí de razonamiento matemático de 14B entrenado con un educación de refuerzo de agente para obtener un rendimiento de nivel fronterizo
El problema con «pensar más» Los modelos de idiomas grandes han hecho avances impresionantes en el razonamiento matemático al extender sus procesos de sujeción de pensamiento (cot), esencialmente «pensando más tiempo» a través de pasos de razonamiento más detallados. Sin requisa, este enfoque tiene limitaciones fundamentales. Cuando los modelos encuentran errores sutiles en sus cadenas […]
Zhipu AI libera GLM-4.5V: razonamiento multimodal versátil con educación de refuerzo escalable
Zhipu Ai ha enérgico oficialmente y de origen extenso GLM-4.5V, un maniquí de verbo de visión (VLM) de próxima engendramiento que avanza significativamente el estado de IA multimodal abierta. Basado en la construcción GLM-5.5-Air de Zhipu de 106 mil millones de Air, con 12 mil millones de parámetros activos a […]
Polaris-4B y Polaris-7b: Estudios de refuerzo posterior al entrenamiento para un razonamiento competente de matemáticas y método
La creciente menester de modelos de razonamiento escalable en inteligencia mecánica Los modelos de razonamiento reformista están en la frontera de la inteligencia de la máquina, especialmente en dominios como la resolución de problemas matemáticos y el razonamiento simbólico. Estos modelos están diseñados para realizar cálculos de varios pasos y deducciones lógicas, a menudo generando […]
Ether0: A 24B LLM entrenado con refuerzo de enseñanza RL para tareas avanzadas de razonamiento químico
Los LLM mejoran principalmente la precisión mediante la escalera de datos de pre-entrenamiento y fortuna informáticos. Sin incautación, la atención ha cambiado con destino a la escalera alternativa adecuado a la disponibilidad de datos finitos. Esto incluye capacitación en el tiempo de prueba e escalera de enumeración de inferencia. Los modelos de razonamiento mejoran el […]
La selección de token de entrada entropía en el formación de refuerzo con recompensas verificables (RLVR) perfeccionamiento la precisión y reduce el costo de capacitación para LLMS
Los modelos de jerga excelso (LLM) generan respuestas paso a paso conocidas como cautiverio de pensamientos (COTS), donde cada token contribuye a una novelística coherente y dialéctica. Para mejorar la calidad del razonamiento, se han empleado varias técnicas de formación de refuerzo. Estos métodos permiten al maniquí memorizar de los mecanismos de feedback al alinear […]
Los investigadores de Apple y Duke presentan un enfoque de estudios de refuerzo que permite a los LLM proporcionar respuestas intermedias, mejorando la velocidad y la precisión
El razonamiento de COT grande progreso el rendimiento de los modelos de jerigonza excelso en tareas complejas, pero viene con inconvenientes. El método pintoresco de «pensar y respuesta» ralentiza los tiempos de respuesta cerca de debajo, interrumpiendo las interacciones en tiempo vivo como las de los chatbots. Igualmente corre el aventura de inexactitudes, ya que […]
La nueva útil evalúa el progreso en el estudios de refuerzo | MIT News
Si hay una cosa que caracteriza la conducción en cualquier ciudad importante, es la constante parada y go a medida que cambian los semáforos y a medida que los automóviles y camiones se fusionan y se separan y giran y se estacionan. Esta parada constante y manifestación es extremadamente ineficiente, lo que aumenta la cantidad […]
Skywork AI avanza Razonamiento multimodal: Ingreso de Skywork R1V2 con enseñanza de refuerzo híbrido
Los avances recientes en la IA multimodal han resaltado un desafío persistente: alcanzar fuertes capacidades de razonamiento especializadas al tiempo que preservan la extensión en diversas tareas. Los modelos de «pensamiento gradual» como OpenAI-O1 y Gemini-Thinking han liberal en el razonamiento analítico deliberado, pero a menudo exhiben un rendimiento comprometido en las tareas generales de […]
Este artículo de IA presenta FastCurl: un situación de estudios de refuerzo curricular con extensión de contexto para una capacitación efectivo de modelos de razonamiento similar a R1
Los modelos de idiomas grandes han transformado cómo las máquinas comprenden y generan texto, especialmente en áreas complejas de resolución de problemas como el razonamiento matemático. Estos sistemas, conocidos como modelos tipo R1, están diseñados para pugnar procesos de pensamiento lentos y deliberados. Su fuerza esencia es manejar tareas complejas que requieren un razonamiento paso […]
Los investigadores de Tencent AI introducen Hunyuan-T1: un maniquí de estilo reaccionario magnate alimentado por mamba que redefine un razonamiento profundo, eficiencia contextual y estudios de refuerzo centrado en el ser humano
Los modelos de idiomas grandes luchan para procesar y razonar sobre textos largos y complejos sin perder un contexto esencial. Los modelos tradicionales a menudo sufren pérdida de contexto, manejo ineficiente de dependencias de grande importancia y dificultades para alinearse con las preferencias humanas, afectando la precisión y la eficiencia de sus respuestas. Hunyuan-T1 de […]