Athrun Data Intelligence

Bytedance Research libera DAPO: un sistema de enseñanza de refuerzo LLM de origen completo a escalera

El enseñanza de refuerzo (RL) se ha vuelto central para avanzar en los modelos de idiomas grandes (LLM), empoderándolos con capacidades de razonamiento mejoradas necesarias para tareas complejas. Sin incautación, la comunidad de investigación enfrenta desafíos considerables en la reproducción de técnicas RL de última procreación conveniente a la divulgación incompleta de los detalles secreto […]

Los investigadores de Alibaba introducen R1-AMNI: una aplicación de educación de refuerzo con remuneración verificable (RLVR) a un maniquí de verbo alto omni-multimodal

El inspección de emociones del video implica muchos desafíos matizados. Los modelos que dependen exclusivamente de las señales visuales o de audio a menudo pierden la intrincada interacción entre estas modalidades, lo que lleva a interpretaciones erróneas de contenido emocional. Una dificultad secreto es combinar de guisa confiable las señales visuales, como las expresiones faciales […]

Meta AI presenta SWE-RL: un enfoque de IA para el razonamiento LLM basado en el educación de refuerzo de escalera para la ingeniería de software del mundo vivo

El progreso actual de software enfrenta una multitud de desafíos que se extienden más allá de la simple engendramiento de código o detección de errores. Los desarrolladores deben navegar por almohadilla complejas, gobernar sistemas heredados y tocar problemas sutiles que las herramientas automatizadas standard a menudo pasan por detención. Los enfoques tradicionales en la reparación […]

DeepSeek-AI pica DeepSeek-R1-Zero y DeepSeek-R1: modelos de razonamiento de primera gestación que incentivan la capacidad de razonamiento en LLM a través del educación por refuerzo

Los modelos de idioma egregio (LLM) han rematado avances significativos en el procesamiento del idioma natural, sobresaliendo en tareas como comprensión, gestación y razonamiento. Sin incautación, persisten desafíos. Obtener un razonamiento sólido a menudo requiere amplios ajustes supervisados, lo que limita la escalabilidad y la extensión. Encima, persisten problemas como la mala legibilidad y el […]