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GRPO 是一种在线学习算法(online learning algorithm),它通过使用训练过程中由训练模型自身生成的数据来进行迭代改进。GRPO 的目标是最大化生成补全(completions)的优势函数(advantage),同时确保模型保持在参考策略(reference policy)附近。


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据第一财经报道,负责大S家庭日本旅行的导游在网上透露,大S与家人1月29日到达日本,出发前大S身体已有咳嗽哮喘症状,但还是强撑病体出发。一行人先是到箱根泡温泉,其间大S身体状况未好转,1月31日晚上因病情突然恶化,被救护车送往箱根当地诊所急诊,后半夜被送回。2月1日一行人从箱根前往东京,在半途中大S又被送往一家小医院,小医院称看不了,开了药又推荐去东京的大医院,但不知为何一家人并未立刻前往东京医院,直到当天后半夜大S病情再次恶化才又送医,不幸的是因治疗无效,大S于2月2日早上过世。


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而在猪肾移植方面,团队同样发现,移植的猪肾虽然没有被接受者的免疫系统完全排斥,但在人类外周血单核细胞中引起了强烈的反应,即在分子水平上触发了“抗体介导的排斥反应”。


经常往返于雅加达和万隆的乘客腊黎,谈及初次乘坐雅万高铁的感受依旧难掩兴奋:“那天我点了一杯咖啡,本想悠闲品味,欣赏沿途风光。没想到咖啡还有余温,车已经到站了。”一旁的乘客笑着补充道:“雅万高铁让印尼人真切感受到‘中国速度’。现在大家提起中国技术,都竖起大拇指!”


当我们想要分析和挖掘此类信息网络的时候,节点文本信息/节点图片信息/信息网络结构信息这三种模态信息都是重要的。然而,目前的工作比如大语言模型、生成扩散模型、图神经网络主要都只针对这三类信息中的一类进行精细化处理,而忽略了三者的结合。


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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