Llava是一种将视觉能力插入语言模型的方法。现在，它已经通过指令调整，并运行了RLHF（强化学习和直觉推理）过程。Llava大大提高了指令遵循和推理能力。这种新方法将人工智能技术推向了一个新的高度，使得计算机不仅...

人类反馈在改善语言模型对齐和整体性能方面扮演着关键角色。然而，使用近端策略优化进行训练的过程中存在一些挑战。最近的研究表明，可以直接针对人类偏好进行优化，从而绕过奖励模型。借助基于文本的强化学习，你可...

半监督和自我监督学习是机器学习模型生成训练信号的地方。这与标准的监督、无监督和强化学习有所不同。目标函数通常是特定于数据的（例如，掩盖单词或旋转图像）。本研究深入探讨了在这个领域使用的常见技术和存在的...

近日，一款名为机器人钢琴家的强化学习环境项目在GitHub上开源，这是一个让人振奋的项目。在这个项目中，一个智能代理人通过学习控制一个机器人手，从而演奏出经典的钢琴曲。现如今，这个项目已经对外开源，让更多的...

近期，WizardLM团队的研究进展备受关注。他们最新的论文探讨了用于指令调整的数据策划问题。WizardLM在强化学习部分做出了突破性的提升，成功超越了许多封闭源模型在数学和推理任务上的表现。他们的研究成果可能会对...

强化学习可能是当前对齐大型语言模型（甚至视觉模型）最好的工具。然而，当你需要大量的人类数据来训练一个奖励模型时，这就成为了一项挑战。如果你可以只使用“提示”呢？这是RLCF（强化学习计算框架）趋势的又一绝佳...

新的算法“思考者”引入了一种独特的方法，使人工智能能够独立地与模拟环境交互并从中学习，从而提高其制定战略计划的能力。在推箱子游戏和雅达利2600基准测试中，该算法展现了顶级的性能，为AI的强化学习提供了一种新...

逆向强化学习有时被称为行为克隆或专家模仿。它通过引入一个内部强化学习环路，将监督调优的简单任务变得复杂。然而，如果我们去掉这个环路，我们可以获得强化学习探索的许多优势，同时避免了函数近似问题的挑战。这...

强化学习在扩展方面一直很棘手。也就是说，当你增加模型大小或增加剧集数量时，事情开始变得复杂。然而，在其他AI学科中，扩展带来的性能足够好，值得克服这个挑战。在这项研究中，作者通过使用一些巧妙的设计技巧，...

近日，OpenAI开源了一份老但经典的论文——Hindsight Experience Replay，该论文是OpenAI成立初期所撰写的。Hindsight Experience Replay是一种处理强化学习中非每个时间步都有奖励的方法，它将代理的经验保存在重放缓...