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Connect The Dots
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New framework trains LLMs for long-lifecycle agents via reinforcement learning
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新的RL技术增强LLM推理、安全性和效率 · 跟踪8个来源
研究人员引入了几种新方法来改进用于大型语言模型(LLM)的强化学习(RL),以解决奖励稀疏性、信用分配和效率等挑战。Group-Graph Policy Optimization (G2PO) 将线性轨迹转换为状态转换图,以更好地进行长周期任务中的信用分配。SingGuard 提供了一种自适应策略的多模态安全护栏,用于对话中的安全评估,并能适应不断变化的审核规则。此外,Adaptive Correct-Only Efficiency …