1. 首次通过无监督预训练构建深度循环神经网络 2. 提出神经网络蒸馏的核心概念(师生网络知识迁移) 3. 解决梯度消失问题的基础方法论 【融合阶段】2015-2018年的范式革新: 强化学习提示工程师(2015)与单网络架构(2018)的结合,实现了思考链系统的雏形。这一阶段将决策模型与环境模型合而为一,通过持续蒸馏形成自我进化...
12.每个智能物联网区域内包括一个教师智能体与多个轻量级智能体;每个智能体建立各自的深度强化学习神经网络模型,轻量级智能体将本地历史经验结合深度强化学习神经网络模型进行知识提取并上传给教师智能体;教师智能体根据所有轻量级智能体上传的知识,基于知识蒸馏进行聚合处理,并将聚合结果返回给该智能物联网区域内的轻量级智...
本发明公开了基于深度强化学习和知识蒸馏的光网络路由方法。所述方法包括以下步骤:给定第一流量模式,采用强化学习算法训练教师模型;调用训练好的教师模型,在第二流量模式下,生成学生模型的训练数据;在第二流量模式下,将教师模型生成的数据通过知识蒸馏对学生模型进行训练,得到初步训练的学生模型;对经过初步训练的学生模型...
独创GRPO算法(类似自动驾驶的简化引擎),训练成本直降50%!R1增强版:先用学霸笔记(高质量数据)打基础,再用强化学习开小灶,输出更符合人类逻辑三大技术核弹:1.群体相对策略优化(GRPO):让AI在解题时自我PK,自动筛选最优思维路径(类似AlphaGo左右互搏)2.知识蒸馏黑魔法:把70B大模型的推理能力"压缩"到7B小模型,手机端...
DeepSeek最新发布的R1模型确实是一次具有突破性意义的尝试,其技术路径和商业策略在AI领域引发了广泛关注。以下是针对该模型的深度解析: --- 一、技术突破:强化学习驱动的自主推理 1. 颠覆传统训练范式 - 纯强化学习框架:R1摒弃了业界主流的监督微调(SFT)模式,完全依赖大规模强化学习(RL)激发模型的推理能力。这一路...
成立于2023年的深度求索(DeepSeek),以"探索未知,拓展智能边界"为使命,凭借对通用人工智能(AGI)的专注深耕,迅速成长为行业瞩目的新锐力量。这家总部位于杭州的科技企业,汇聚了全球顶尖的算法科学家与工程团队,在自然语言处理、多模态认知、强化学习等领域取得突破性进展,其自主研发的MoE(Mixture of Experts)架构大模型...
Model Distillation 模型蒸馏Vector Databases 向量数据库Reinforcement Learning 强化学习Large Language Model 大语言模型Natural Language Processing 自然语言处理Knowledge Graph 知识图谱Embodied Learning 具身学习Deep Learning 深度学习Few-Shot Learning 小样本学习Self-Supervised Learning 自监督学习Diffusion Model 扩散模型...