数学推理

AI仅凭“自信”学会推理，浙大校友复刻DeepSeek长思维链涌现，强化学习无需外部奖励信号

作者

UC Berkeley团队提出的新方法Intuitor通过优化模型自身的置信程度来提升大模型的复杂推理能力，无需外部奖励信号或标准答案。与传统强化学习相比，Intuitor能有效减少无效响应并提高模型在数学和代码生成任务中的表现。

深入剖析！如何区分有价值和无价值的数据？

作者

MLNLP社区分享了关于RHO-1论文的解读，该论文提出了选择性语言建模(SLM)，通过分析文本中的不同token对模型学习的影响，提出只对有价值的token进行训练的方法。此方法能够显著提升效率并提高性能。