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在 88 步之前的训练以塑造奖励 (r=0.1) 为主,通过调整模型使其在生成 token 预算内停止并在 块内格式化答案,从而可以更轻松地进行优化。在此期间,冗长的错误响应受到抑制,平均响应长度急剧下降。在第 88 步,模型开始通过输出更多重试(retries)来「爬上奖励山」,朝着更高的奖励(r=1 表示正确性)攀登。因此,我们观察到正确响应的长度增加。伴随而来的副作用是,模型输出更多冗长的肤浅自我反思,导致平均响应长度激增。整个 RL 过程是将原本肤浅的自我反思转变为有效的自我反思,以最大化预期奖励,从而提高推理能力。


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今年寒假,即将大学毕业的思诺和社团朋友一起去崇礼太舞雪场玩。由于是第一次滑雪,她提前做了很多准备,还自带了“小乌龟”护具。可能是初学者特征过于明显,从走进雪场大厅到上雪道,先后有三四名教练跟在她身后推销。她后来才知道,这些没有统一工作服的教练都是外部私教。


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具俊晔在最后深情表白,“我和熙媛在一起的时间,没办法以世界上任何东西来代替,是珍贵的礼物。我要保护熙媛最爱的全部,这就是我最后该做的事情。”


苏茨克维还认识到这一方法的局限性,即可用于训练AI模型的数据正在枯竭。他随后推动了AI推理阶段的研究,带领团队致力于开发OpenAI推理模型,从而确立了一个广受关注的新研究方向。


用DeepSeek制作视频存在类似的问题,虽然通过DeepSeek可以快速完成口播稿的写作,再利用剪映、Sora等文生视频软件,将口播稿变成视频,但制作的内容比较生硬,不如真人拍摄、制作的视频更有感染力。


眼看车就要抛锚,他也只能硬着头皮往前开,为了省油还将车开得很慢。“我最后搜了一下加油站,离我最近的加油站要30公里,但是我表显已经只剩20公里的路程。”江仁基最后把油表开得显示为零,然后车又继续往前走了十公里才到加油站。


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