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will brown
獎勵駭客@primeintellect
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以上內容由 AI 進行翻譯,點擊顯示原文。
will brown
15 小時前
在 Prime Intellect 工作時,我最喜歡的部分之一就是每當有人啟動新的實例時,可以選擇一些搞笑的名字。
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3.52K
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will brown
17 小時前
強化學習從完全無法運作到運作得如此良好,以至於代碼可能存在重大正確性錯誤,但你卻不會注意到,因為它仍然能正常運作。
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21.98K
392
will brown
19 小時前
總有一天我會開始壓縮提交,但今天不是那一天。
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5.58K
60
will brown
20 小時前
真可惜,我們的網路數據快用完了,因為大家都停止在網路上新增內容。
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10.47K
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will brown
22 小時前
ChatGPT 應該有一個大綠色的開關,上面寫著「Syco 模式」
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5.15K
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will brown 已轉發
Casper Hansen
7月22日 23:07
將 Qwen3 1.7B 後訓練為 DeepResearch 模型的食譜 小型模型深入思考意味著什麼?認識 Lucy,一個基於 @willccbb 的驗證者的後訓練 Qwen3-1.7B 作為 DeepResearch 模型。 主要基於規則的獎勵: - 答案正確性 我們檢查最終回應是否字面上包含真實答案。這種子字串匹配成本低,避免了調用更大的 LLM 進行判斷。 - 訪問/搜索比率 如果代理訪問的頁面數至少與其發出的搜索查詢數相等,則它將獲得 ((visit_search_ratio - 1) / 4) ** 0.25。如果它搜索的次數多於訪問的次數,則得分為 -0.5。 格式 / 反獎勵駭客獎勵: - 工具執行成功 每個無錯誤返回的 API 調用都計算在內。獎勵為 (successful_calls * unique_tools_used) / total_call_attempts。 - 思考效率 以 70 個標記為中心的偏斜正態懲罰,抑制在工具調用之間無休止的思考鏈,同時仍然允許足夠的標記進行計劃。 這就是 Qwen3 1.7B 學會搜索、訪問和綜合信息的方式。小型模型也能進行深入研究!
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35.61K
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will brown
7月22日 22:31
如果一個模型使用幾個連續的工具調用,並交錯著思考推理來回答單一問題,這就是:
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12.29K
48
will brown
7月22日 21:39
關於已經在 GitHub 上的事物進行模糊發帖的概念
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5.78K
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will brown
7月22日 21:39
只需要再寄出幾樣小東西,然後就可以寄出大東西了 即將到來的時代將會非常有趣,真的一切都在逐漸成形,哇
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3.67K
43
will brown
7月22日 21:02
在過去的一年裡,我的生活完全改變,這對我來說仍然是瘋狂的。去年夏天,我剛完成計算機科學理論的博士學位,從銀行實習生轉為全職銀行工作者,並且剛在這裡達到1000名追隨者。昨天在我的航班上,有人認出了我。
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