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谷歌提出全新RLHF格式:清除赞美模型,且无需匹敌性训练
效果更稳定,实现更简朴。大型语言模型(LLM)的成功离不开「鉴于人类反馈的加强进修(RLHF)」。RLHF 可以大致可以分为两个阶段,首先,给定一对偏好和不偏好的行为,训练一个赞美模型,通过分类目标为前者分配更高的分数。然后通过某种加强进修算法优化这个赞美函数。然而,赞美模型的关键要素可能会产生一些不良影响。来自卡内基梅隆大学(CMU)和 Google Research 的钻研者联合提出了一种简朴…- 22
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CMUÐ实现突破:机械狗点满迅速值天赋,超高速穿越妨碍,速率与危险兼备!
足式机械人范围又一次迎来翻新!CMU 与 ETH Zurich 团队联合研发了一个名为 「迅速但危险」(ABS,Agile But Safe)的新框架,为四足机械人在复杂情况中实现高速疏通提供了解决方案。ABS 不仅在避免碰撞方面展现出高效能力,还在极速上达到了前所未有的 3.1 米秒!在高速机械人疏通范围,实现同时兼顾速率和危险一直是一大挑战。但现在,卡内基梅隆大学(CMU)和苏黎世联邦理工学院…- 4
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