RL

字节跳动豆包大模型团队与香港大学公开联合研究成果 —— HybridFlow。 官方宣称，HybridFlow（开源项目名：veRL）是一个灵活且高效的大模型 RL 训练框架，兼容多种训练和推理框架，支持灵活的模型部署和多种 RL 算法实现。 该框架采用混合编程模型，融合单控制器（Single-Controller）的灵活性和多控制器（Multi-Controller）的高效性，可更好实现和执行多…

强化学习（RL）对大模型复杂推理能力提升有关键作用，但其复杂的计算流程对训练和部署也带来了巨大挑战。 近日，字节跳动豆包大模型团队与香港大学联合提出 HybridFlow。 这是一个灵活高效的 RL/RLHF 框架，可显著提升训练吞吐量，降低开发和维护复杂度。

编辑 | 白菜叶自主量子纠错（AQEC）通过设计耗散来保护逻辑量子位，从而避免频繁、容易犯错的测量反馈循环的必要性。玻色码空间（其中单光子丢失代表了主要的搭档来源）由于其灵活性和可控性而成为 AQEC 的重要候选者。虽然现有的文献已经证明了具有玻色码空间的 AQEC 原则上的可行性，但这些计划通常鉴于 Knill-Laflamme 条件的精确兑现，因此需要兑现哈密顿间隔 d≥2。兑现这种哈密顿间隔…