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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…- 23
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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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