SFT、OPD 与困难样本:重新思考 RL 前的蒸馏
开始之前,先思考一个问题:一道题,学生模型采样八次都做错,专家模型能做对。你会怎么让模型学会?继续跑 RL,还是拿专家解答做 SFT?如果只有对错奖励,这八条全错的回答在 GRPO 中优势都是零,本轮
2026-10-30 09:25 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
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2026-10-30 09:25 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
笔者最近在参与一个多模态项目的开发,需要处理图像和文本的混合输入。出于好奇,翻阅了 Qwen-VL 系列的实现源码,看到 MRoPE 把 head_dim 的频率对切成 T/H/W 三段分别旋转,觉得
2026-06-10 20:43 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
今天必须和大家聊一个爆炸性新闻,可能将彻底改变我们对人工智能的认知。就在昨天一份来自加州大学圣地亚哥分校的预印本论文刷屏了科技圈——《Large Language Models Pass the Tu
2025-04-02 17:24 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
EMPIRICAL STUDY深度解析 STILL-3推理模型实验报告探索重现 R1 推理能力的过程与关键发现在上篇分享为什么RL比SFT/DPO效果更好?什么情况下可能会比SFT差?CMU最新研究爆
2025-03-14 23:58 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
这是一篇3天前发表的论文,名称是《All Roads Lead to Likelihood—The Value of Reinforcement Learning in Fine-Tuning》作者是
2025-03-09 01:49 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
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2024-12-04 21:03 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
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2024-12-03 20:22 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
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2024-11-28 19:32 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
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2024-11-27 19:52 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
前言:看论文就像是一次美食之旅,每一篇论文都是一道不同的菜肴。有些论文会让你大快朵颐,有些论文会让你欲罢不能,而有些论文则会让你咬牙切齿。但是别忘了,只有尝试了各种不同的菜肴,才能成为一个真正的“吃货
2024-11-25 21:30 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
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2024-11-22 21:23 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
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2024-11-18 21:56 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
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2024-11-15 19:13 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
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2024-11-14 18:04 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
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2024-11-13 19:57 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
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2024-11-11 20:27 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
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2024-11-08 19:43 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
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2024-11-07 20:20 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
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2024-11-06 21:18 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
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2024-11-05 20:38 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容