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钱成

首个系统性工具使用奖励范式,ToolRL刷新大模型训练思路

下午4时 2025/04/28 作者 机器之心

钱成博士提出了ToolRL方法,通过强化学习解决了大语言模型在使用工具时的泛化问题。该研究已在多个学术会议上发表,并由ACL Area Chair钱成领导。

分类 学术、 资讯 标签 ToolRL、 伊利诺伊大学香槟分校 (UIUC)、 工具使用能力、 精细化奖励信号、 结构化奖励设计、 钱成 发表评论

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