6月9日 Teaching critics LLM Critics的训练

最新推荐文章于 2025-08-05 17:12:53 发布
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做RL的过程中，motivation期望，GD Gap方法，

do reasoning models truly understand their problem-solving processes?

understanding the limitations of mathematical reasoing in large language models

jasonwill2021
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【LLM强化学习】LLM 强化学习中 Critic 模型训练详解
kakaZhui的博客
02-14 1176
Critic 模型的目标是学习一个价值函数 (Value Function)，这个价值函数能够 **预测在给定状态 (State) 下，采取某个行动 (Action) 所能获得的未来累积奖励 (Cumulative Reward) 的期望值，本文主要介绍critic模型如何训练
LLM 4 Vulnerability Detection
qq_44370676的博客
05-04 1008
LLM增强的漏洞检测方法
2025年6月智慧教育领域研究热点概览
audyxiao001的博客
08-05 1383
本文详细解读了智慧教育期刊《Computers and Education: Artificial Intelligence》2025年6月的研究热点，可以为读者跟踪智慧教育领域的研究热点提供一些有价值的参考。
如何复现o1模型，打造医疗 o1：大模型自改进（Self-Improve / Revision）、左右互博 Self-Play 思路？
Debroon
01-26 1694
DeepSeek-R1 所谓“慢系统”，本质是让模型自然写出超长推理链 (因为 RL 回合数够多，Reward 主要看最终对错+格式)，相当于一种纯后验策略：一边生成 COT，一边计算结果能不能通过，让模型在训练中逐渐形成了“先多想一会再回答”的习惯。与其把更多算力用在“训练/模型规模”上，不如把算力放到“推理时的搜索/迭代过程”上，也许可以在某些（尤其是难度中等或较简单）任务上取得与“大模型+一次性推理”相当的效果。如果没有后续改正机制，最终结果几乎必然出错。如果当前步骤答案是错的，后面的步骤都是错的。
51c大模型~合集99
whaosoft~aiotの开发板商城
12-31 2058
最成功的≠最复杂的高端的食材，往往需要最朴素的烹饪方式。AI 发展到后半场「大雾散去」，如何让大模型的智力落实成执行力，智能体似乎成了业界的共同答案。从元宝到混元，各类智能体平台如雨后春笋般涌现。上个月，智谱发布 AutoGLM 的发布会上，智能体好像突破了次元壁，一句指令，就拿着手机在现场发了一个总计两万块钱的红包。我们正在见证一个重要的转折点：智能体正在将 AI 的能力从「能说会道」转变为「能做会干」。作为最强大模型厂商的有力竞争者，Anthropic 推出的智能体功能也着实惊艳了我们一把。
大规模语言模型在规划任务中的角色与局限 - 一种新的LLM-Modulo框架视角
12-04
内容概要：本文探讨了大型语言模型（LLMs）在规划和推理任务中的角色及其局限性，提出了一种名为LLM-Modulo的新框架。文章首先质疑了关于LLMs可以独立进行规划和自验证的能力的一些过度乐观和悲观的观点，指出LLMs...
CSCI8910Critics2
03-21
CRITICS2不仅将允许代码审阅者总结相似的一致更改并发现任何不一致的异常，而且还允许代码开发人员自动缓解那些不一致的异常（即，应用缺少的更新或修复错误的更新）。 设置 安装Subclipse 1.8.x（）。建议使用...
新概念英语第二册The best art critics最佳艺术评论家PPT课件.pptx
10-08
【新概念英语第二册《The best art critics》最佳艺术评论家】这节课件主要围绕艺术与评论家展开，旨在提升学习者对英语词汇和语言点的理解。课件内容包括引导问题、新单词与表达以及语言重点讲解。 首先，引导问题...
Predictive and Prescriptive Analytics in Operations Management
weixin_43889128的博客
01-15 689
ss
【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）
最新发布
12-01
【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）内容概要：本文档介绍了基于DQN（深度Q网络）算法的无人机在三维城市空间中的航线规划方法，结合PyTorch框架和CUDA加速实现Python代码编程。该方案利用深度强化学习技术，使无人机能够在复杂的城市环境中自主学习最优飞行路径，有效避开障碍物并实现高效导航。文中涵盖了算法设计、环境建模、奖励机制设定、神经网络结构搭建及训练过程等关键技术细节，并通过仿真实验验证了方法的有效性和鲁棒性。此外，文档还提及相关路径规划、强化学习及其他科研领域的多种算法与应用场景。; 适合人群：具备一定Python编程基础和深度学习背景，熟悉强化学习或路径规划方向的研究生、科研人员及从事无人机导航、智能交通等领域开发工作的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于三维城市环境下无人机自动避障与路径优化；②为深度强化学习在实际工程中的落地提供参考案例；③帮助读者掌握DQN算法在连续状态空间中的建模与实现技巧； 阅读建议：建议读者结合提供的代码资源进行实践操作，重点关注DQN网络结构设计、状态-动作空间定义以及奖励函数的构建逻辑，同时可对比其他路径规划算法（如A*、RRT、PSO等）以加深理解。
（58页PPT）PP某省市排水工程系统规划.pptx
12-01
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ComfyUI/Flux2 万物转材质图像生成
12-01
文件编号：c0177 ComfyUI使用教程、开发指导、资源下载： https://datayang.blog.youkuaiyun.com/article/details/145220524 AIGC工具平台Tauri+Django开源ComfyUI项目介绍和使用 https://datayang.blog.youkuaiyun.com/article/details/146316250 更多工具介绍 项目源码搭建介绍： 《我的AI工具箱Tauri+Django开源git项目介绍和使用》https://datayang.blog.youkuaiyun.com/article/details/146156817 图形桌面工具使用教程： 《我的AI工具箱Tauri+Django环境开发，支持局域网使用》https://datayang.blog.youkuaiyun.com/article/details/141897698
（73页PPT）关键岗位人才队伍素质盘点评估.pptx
12-01
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教育技术毕业设计全流程管理：上传规范·写作技巧·答辩策略一体化指导手册
12-01
内容概要：本文全面介绍了毕业设计的全流程管理，涵盖项目上传规范、跨学科写作技巧以及答辩通关攻略。详细说明了上传前的材料准备、系统操作步骤及格式要求，强调内容一致性与截止时限；针对不同学科提供了写作方法论，并提出文献综述三步法、AI工具使用规范和格式避坑指南；在答辩部分系统梳理了精神与物质准备、PPT设计原则、问答应对策略及评分标准适配要点，助力学生高效完成毕业设计各环节。; 适合人群：即将开展或正处于毕业设计阶段的本科及研究生层次学生，尤其适用于需跨学科研究或多专业融合的毕业生；; 使用场景及目标：①指导学生规范完成毕业论文上传流程，避免因格式或材料问题影响审核；②提升论文写作质量，掌握学科差异化的论证方法与创新路径；③帮助学生系统备战答辩，优化PPT展示与现场应答能力，争取更高评价； 阅读建议：建议按照“上传—写作—答辩”的流程顺序逐步阅读，结合自身进度针对性查阅相关章节，重点关注与本专业相关的写作方法与答辩策略，并配合实际操作进行演练与调整。
本项目是一个基于硬件描述语言Verilog实现的高效最大公约数计算模块专为数字电路设计与嵌入式系统优化而开发_详细实现了包括欧几里得算法二进制GCD算法以及多周期流水线架构在内.zip
12-01
本项目是一个基于硬件描述语言Verilog实现的高效最大公约数计算模块专为数字电路设计与嵌入式系统优化而开发_详细实现了包括欧几里得算法二进制GCD算法以及多周期流水线架构在内.zip
【Java支付集成】支付宝与微信支付SDK接入技术详解：移动端应用开发中支付功能实现与安全验证全流程
12-01
第三方支付功能的技术人员；尤其适合从事电商、在线教育、SaaS类项目开发的工程师。; 使用场景及目标：① 实现微信与支付宝的Native、网页/APP等主流支付方式接入；② 掌握支付过程中关键的安全机制如签名验签、证书管理与敏感信息保护；③ 构建完整的支付闭环，包括下单、支付、异步通知、订单状态更新、退款与对账功能；④ 通过定时任务处理内容支付超时与概要状态不一致问题：本文详细讲解了Java，提升系统健壮性。; 阅读应用接入支付宝和建议：建议结合官方文档与沙微信支付的全流程，涵盖支付产品介绍、开发环境搭建箱环境边学边练，重点关注、安全机制、配置管理、签名核心API调用及验签逻辑、异步通知的幂等处理实际代码实现。重点与异常边界情况；包括商户号与AppID获取、API注意生产环境中的密密钥与证书配置钥安全与接口调用频率控制、使用官方SDK进行支付。下单、异步通知处理、订单查询、退款、账单下载等功能，并深入解析签名与验签、加密解密、内网穿透等关键技术环节，帮助开发者构建安全可靠的支付系统。; 适合人群：具备一定Java开发基础，熟悉Spring框架和HTTP协议，有1-3年工作经验的后端研发人员或希望快速掌握第三方支付集成的开发者。; 使用场景及目标：① 实现微信支付Native模式与支付宝PC网页支付的接入；② 掌握支付过程中核心的安全机制如签名验签、证书管理、敏感数据加密；③ 处理支付结果异步通知、订单状态核对、定时任务补偿、退款及对账等生产级功能； 阅读建议：建议结合文档中的代码示例与官方API文档同步实践，重点关注支付流程的状态一致性控制、幂等性处理和异常边界情况，建议在沙箱环境中完成全流程测试后再上线。
低空智能网联体系发展路径及趋势.pdf
12-01
低空智能网联体系发展路径及趋势.pdf
【提高晶格缩减(LR)辅助预编码中VP的性能】向量扰动(VP)预编码在下行链路中多用户通信系统中的应用（Matlab代码实现）
12-01
【提高晶格缩减(LR)辅助预编码中VP的性能】向量扰动(VP)预编码在下行链路中多用户通信系统中的应用（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“提高晶格缩减(LR)辅助预编码中向量扰动(VP)预编码的性能”展开，重点研究VP预编码在下行链路多用户通信系统中的应用，旨在通过Matlab代码实现优化LR辅助VP预编码的技术方案，提升系统性能。文中详细探讨了预编码技术的基本原理、晶格缩减算法的作用机制以及向量扰动方法在降低多用户干扰、提升传输效率方面的优势，并结合仿真代码展示其实现过程与效果验证。该资源属于通信技术优化与升级范畴，服务于科研仿真与算法复现需求。; 适合人群：具备通信工程、信号处理或相关领域基础知识，熟悉Matlab编程，从事无线通信系统研究或研究生及以上层次的科研人员。; 使用场景及目标：①深入理解VP预编码与晶格缩减技术的结合机制；②掌握在多用户MIMO系统中实现高性能预编码的Matlab仿真方法；③为学术研究、论文复现或算法优化提供可运行的技术参考与代码支持。; 阅读建议：建议结合通信原理与矩阵理论基础知识学习，重点关注算法实现流程与性能对比分析部分，动手运行并调试提供的Matlab代码以加深理解，同时可拓展至其他预编码技术的对比研究。
用于将Matlab文件或代码行转换为Python
12-01
matlab2python 这是一个Python脚本，用于将Matlab文件或代码行转换为Python。此项目处于alpha阶段。 该实现严重依赖于Victor Leikehman的SMOP项目。 当前实现围绕SMOP构建，具有以下差异： 力图生成不依赖libsmop的代码，仅使用如numpy这样的标准Python模块。 使用常见缩写如np而非全称numpy。 尝试重排数组和循环索引，从0开始而不是1。 不使用来自libsmop的外部类matlabarray和cellarray。 增加了对Matlab类的基本支持，类体中声明的属性在构造函数中初始化。 因上述改动，产出代码“安全性较低”，但可能更接近用户自然编写的代码。 实现相对直接，主要通过替换SMOP使用的后端脚本，这里称为smop\backend_m2py.py。 一些函数替换直接在那里添加。 额外的类支持、导入模块以及其他微调替换（或说是黑客技巧）在matlabparser\parser.py文件中完成。 安装 代码用Python编写，可按如下方式获取： git clone https://github.com/ebranlard/matlab2python cd matlab2python # 安装依赖项 python -m pip install --user -r requirements.txt # 让包在任何目录下都可用 python -m pip install -e . # 可选：运行测试 pytest # 可选：立即尝试 python matlab2python.py tests/files/fSpectrum.m -o fSpectrum.py 使用方法 主脚本 存储库根目录下的主脚本可执行，并带有一些命令行标志（部分直接取自SMOP）。要将文件file.m转换为file.py，只需输入：
训练过程代码是哪部分
08-27
### MADDPG 合作导航训练过程的具体实现 MADDPG（Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient）是一种适用于多智能体协作环境的强化学习算法，其核心思想是通过集中式训练和分布式执行的方式，使得多个智能体...
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