AI 新闻中心

AI 新闻中心 过去24小时分析了 230 篇文章,发现了 0 条重要报道 (分数 ≥ 5.5)
获取从可信来源聚合的最新 AI 新闻。

以“永不放弃”方法学习解决大语言模型的强化学习难题

研究表明,强化学习(RL)对大语言模型(LLM)的提升并不均衡:模型原本擅长的简单问题进步明显,而困难问题的改善较小。研究人员将这一现象称为RL中的“马太效应”,并认为现代RL方法在简单问题上浪费了过多计算资源。他们提出自适应采样方法“Never Give Up(NGU)”,针对每个问题持续生成样本,直到找到正确答案,从而将更多计算资源分配给难题。在DeepScaler数学基准测试中,NGU提升了

科技生活

在人工智能改变世界的时代,孩子应该学习什么?文章探讨了随着人工智能重塑社会,教育未来应优先培养哪些知识和技能。