DeepSeek以R1为标杆，探索了更为传统的强化学习技术在推理能力提升上的作用，该模型训练经历了充分的数据预处理和多阶段优化过程。分为R1-Zero与R1阶段，旨在采集数据以提升模型的可读性与通用性。R1-Zero阶段聚焦在算法实现上，验证了RL对推理性能的改善，而R1则进一步提升了模型对多任务处理能力的应用，以实现更为广泛的推理需求。

背景 推理模型的提出基于对大规模语言模型（LLM）在复杂问题中的卓越表现的探索。在OpenAI发布o1模型后，众多开发者投身于理解和复现这一模型的推理能力。在这一背景下，通过多种技术手段进行推理的尝试成为众多科技公司热衷的探索方向。

在这场竞赛中，**强化微调（Reinforced Fine-Tuning，ReFT）**脱颖而出，为语言模型的优化提供了一种创新性的解决方案。无论是OpenAI还是字节跳动，均采用了不同的路径对这一技术进行了深入探索，展示了ReFT在提升推理能力、优化性能上的巨大潜力。 今天，我们将 ...

A recent report shows that Nebraska volleyball coach Dani Busboom Kelly is the highest-paid head coach in the Big Ten ...

新华网2月12日讯 随着国家推动人工智能创新与应用、实现自主可控技术突破和产业转型升级的趋势、要求和数字经济的迅猛发展，人工智能大语言模型（LLM）被视为新一代信息工业革命的基础设施和新型生产力，能够为各行业的智能化进程注入强大动力。近日，由 华南理工大学 ...

It would thus seem that the Reds both Old and New have been guilty of themselves red-tagging their intra-Left political ...