GRPO强化学习实战：单GPU训练14B模型实现DeepSeek级推理（2025验证）
7天前 高效码农GRPO强化学习实战指南：如何用Unsloth训练LLM获得DeepSeek级推理能力 2025年独立实验验证·附可复现代码 TL;DR核心结论 📌 推理能力突破：GRPO算法使14B参数模型数学推理 …
揭秘RENT无监督强化学习：如何通过熵最小化让AI自主提升数学推理70%准确率？
8天前 高效码农《RENT：一种基于熵最小化的无监督强化学习方法》 一、技术原理剖析 （一）强化学习范式的革新 在传统的强化学习（Reinforcement Learning, RL）架构中，奖励函数（Reward …
强化学习如何让14B模型突破数学推理瓶颈？分阶段训练策略解析
18天前 高效码农如何利用大规模强化学习提升模型的数学和代码推理能力 引言 在当今人工智能领域，推理能力一直是衡量模型性能的关键指标。从 OpenAI 提出利用强化学习（RL）训练推理模型开始，这一领域就吸引了大量关注 …
揭秘伯克利SkyRL-v0：如何让AI完成复杂软件工程任务？
1个月前 高效码农SkyRL-v0：基于强化学习的真实世界长周期智能体训练框架 项目概览 SkyRL-v0 是由伯克利天空计算实验室（Berkeley Sky Computing Lab）推出的开源强化学习训练框架，专 …
三步掌握HOVER WBC人形机器人控制：基于Isaac Lab的全身运动训练指南
1个月前 高效码农基于Isaac Lab的HOVER WBC：训练人形机器人全身控制器的实践指南 Unitree H1机器人执行AMASS数据集中的动作（来源：项目文档） 引言：人形机器人控制的新范式 人形机器人的运动 …
TTRL：如何通过测试时强化学习实现无标注数据下的LLM性能突破？
1个月前 高效码农TTRL：无标签数据下的测试时强化学习框架解析 TTRL核心架构示意图 引言：当强化学习遇上无标签测试数据 在大型语言模型（LLMs）的推理任务中，我们常面临一个关键挑战：如何在没有真实标签的测试数据 …
强化学习如何提升AI工具使用能力？揭秘ToolRL的奖励设计奥秘
1个月前 高效码农强化学习在工具使用任务中的应用：ToolRL 的奖励设计 在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）近年来取得了显著的进步。这些模型不仅能生成自然语言，还能通过与外部工具（如搜索引擎、计算器或代码解释器 …
开源强化学习框架rLLM：复现DeepSeek R1与OpenAI O3的完整指南
2个月前 高效码农开源代码推理模型DeepCoder-14B：14B参数媲美o3-mini的技术突破与实践路径 引言：代码生成模型的进化挑战与开源突破 在软件开发复杂度指数级增长的今天，智能代码生成技术已成为提升开发者 …