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        北大對齊團隊獨家解讀:OpenAI o1開啟「后訓練」時代強化學習新范式

        AIGC動態8個月前發布 機器之心
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        北大對齊團隊獨家解讀:OpenAI o1開啟「后訓練」時代強化學習新范式

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        原標題:北大對齊團隊獨家解讀:OpenAI o1開啟「后訓練」時代強化學習新范式
        關鍵字:模型,過程,能力,任務,數據
        文章來源:機器之心
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        內容摘要:


        AIxiv專欄是機器之心發布學術、技術內容的欄目。過去數年,機器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內容,覆蓋全球各大高校與企業的頂級實驗室,有效促進了學術交流與傳播。如果您有優秀的工作想要分享,歡迎投稿或者聯系報道。投稿郵箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.comOpenAI o1 在數學、代碼、長程規劃等問題取得顯著的進步。一部分業內人士分析其原因是由于構建足夠龐大的邏輯數據集 ,再加上類似 AlphaGo 中 MCTS 和 RL 的方法直接搜索,只要提供足夠的計算量用于搜索,總可以搜到最后的正確路徑。然而,這樣只是建立起問題和答案之間的更好的聯系,如何泛化到更復雜的問題場景,技術遠不止這么簡單。AlphaGo 是強化學習在圍棋領域中的一大成功,成功擊敗了當時的世界冠軍。早在去年,Deepmind 的 CEO Demis Hassabis 便強調用 Tree Search 來增強模型的推理能力。根據相關人士推測,o1 的模型訓練數據截止到去年十月份,而有關 Q * 的爆料大約是去年 11 月


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