Deep Reinforcement Learning(深度强化学习) 本仓库由“深度强化学习实验室(DeepRL-Lab)”创建,希望能够为所有DRL研究者,学习者和爱好者提供一个学习指导。 如今机器学习发展如此迅猛,各类算法层出不群,特别是深度神经网络在计算机视觉、自然语言处理、时间序列预测等多个领域更是战果累累,可以说这波浪潮带动了很多人进...
Deep Reinforcement Learning(深度强化学习) 本仓库由“深度强化学习实验室(DeepRL-Lab)”创建,希望能够为所有DRL研究者,学习者和爱好者提供一个学习指导。 如今机器学习发展如此迅猛,各类算法层出不群,特别是深度神经网络在计算机视觉、自然语言处理、时间序列预测等多个领域更是战果累累,可以说这波浪潮带动了很多人进...
研究团队同时也注意到，尽管DeepSeek-R1的出现引发了社区对于大语言模型强化学习的学习和研究热情，大家使用的训练起点模型、训练数据、训练算法和超参细节都不尽相同，影响了算法和模型性能的清晰比较。因此，研究团队将整个RL训练过程中用到的训练数据、起点模型和RL后模型都进行了全面开源，训练代码也将开源到XTuner。...
0的pass@1精度，创下了7B模型的记录。千问的基座，经过DeepSeek的蒸馏训练，再经过上海AI Lab的强化...
没有deepseek以前无数中国人照样被缅北骗得家破人亡 顶[17] 踩[1] 回复 收藏 分享 复制 丐帮首富 [贵州黔南布依族苗族自治州] 25天前 策略优化框架OREAL听起来很新鲜,理论基础还是行为克隆和奖励重塑,有点担心数学推理的泛化能力,毕竟实际场景比实验复杂多了。 顶[10] 踩[0] 回复 收藏 分享 复制 有...
| 华人研究团队揭秘:DeepSeek-R1-Zero或许并不存在「顿悟时刻」,整个 RL 过程是将原本肤浅的自我反思转变为有效的自我反思,以最大化预期奖励,从而提高推理能力。我并不这样认为…最近,来自新加坡 Sea AI Lab 等机构的研究者再次梳理了类 R1-Zero 的训练过程,并在一篇博客中分享了三项重要发现:1. 在类似 R1-...
1、九坤投资与微软合作复现DeepSeek-R1 九坤投资与微软亚洲研究院团队成功复现DeepSeek-R1模型,并发现语言混合(如中英文夹杂)会显著降低推理性能等问题。团队还开源了超参调优经验、RL算法设计及代码数据,推动行业技术共享。 2、九坤的AI Lab长期致力于前沿技术研究,2021年起与粤港澳大湾区数字经济研究院合作探索数字金...
在这样的背景下,AI和机器学习的进步为我们提供了新的希望。特别是上海AI Lab最近提出的基于强化学习(RL)的新方法,给业界带来了新的震撼。通过有效地运用RL方法,他们成功超越了DeepSeek,这一成果不仅在学术界广受关注,更在实际应用中展现出了巨大的潜力。
仅通过强化学习,就能超越DeepSeek! 上海AI Lab提出了基于结果奖励的强化学习新范式—— 从Qwen2.5-32B-Base模型出发,仅通过微调和基于结果反馈的强化学习,在不蒸馏超大模型如DeepSeek-R1的情况下,就能超越DeepSeek-R1-Distill-Qwen32B和OpenAI-O1系列的超强数学推理性能。
仅通过强化学习,就能超越 DeepSeek! 上海AI Lab 提出了基于结果奖励的强化学习新范式 —— 从Qwen2.5-32B-Base 模型出发,仅通过微调和基于结果反馈的强化学习,在不蒸馏超大模型如 DeepSeek-R1 的情况下,就能超越 DeepSeek-R1-Distill-Qwen32B 和 OpenAI-O1 系列的超强数学推理性能。