「重要性采样」并不「重要」？快手清华ASPO攻克重要性采样权重错配
「重要性采样」并不「重要」？快手清华ASPO攻克重要性采样权重错配从ChatGPT到DeepSeek，强化学习（Reinforcement Learning, RL）已成为大语言模型（LLM）后训练的关键一环。
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6884 点击 2025-10-18 11:41
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从ChatGPT到DeepSeek，强化学习（Reinforcement Learning, RL）已成为大语言模型（LLM）后训练的关键一环。
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百度登顶全球第一！最新模型「PaddleOCR-VL」以0.9B参数量，在全球权威榜单OmniDocBench V1.5中以92.6分夺得综合性能第一，横扫文本识别、公式识别、表格理解与阅读顺序四项SOTA。
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OpenAI新研究团队，刚刚曝光了——OpenAI for Science，致力于构建加速数学和物理领域新发现的人工智能系统。
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发疯文学的“疯”，终于是让AI给呐喊出来了。
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英伟达桌面超算，邪修玩法来了！两台DGX Spark串联一台苹果Mac Studio，就能让大模型推理速度提升至2.77倍。
目前，所有主流 LLM 都有一个固定的上下文窗口（如 200k, 1M tokens）。一旦输入超过这个限制，模型就无法处理。 即使在窗口内，当上下文变得非常长时，模型的性能也会急剧下降，这种现象被称为「上下文腐烂」（Context Rot）：模型会「忘记」开头的信息，或者整体推理能力下降。