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实体 Agent-Based Systems for Telerehabilitation: Strengths, Limitations and Future Challenges

Agent-Based Systems for Telerehabilitation: Strengths, Limitations and Future Challenges

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  1. TOOL · CL_93150 ·

    新的STRIDE框架通过可验证奖励增强LLM推理能力

    研究人员推出STRIDE,一个用于可验证奖励强化学习(RLVR)的新颖框架,旨在增强大型语言模型的推理能力。与依赖最终答案正确性的先前方法不同,STRIDE采用细粒度方法,从可验证结果中获得监督。它对比成功和失败的轨迹,以估计每个n-gram战略模式的结果判别性偏好,从而在RL优化过程中进行更精确的信用分配。实验表明,STRIDE在各种模型和任务(包括视觉语言模型和基于代理的系统)中始终能提高推理性能。