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GFT
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新的GFT框架统一了SFT和RL，以实现更稳定的LLM训练
研究人员推出了一种名为Group Fine-Tuning (GFT) 的新颖框架，旨在统一大型语言模型（LLM）的监督微调（SFT）和强化学习（RL）。GFT通过采用群体优势学习（Group Advantage Learning）和动态系数校正（Dynamic Coefficient Rectification）来解决传统SFT的局限性，如单路径依赖和不稳定的权重。实验表明，GFT的性能优于标准的SFT方法，并有助于与后续的RL训练更顺畅地集成。
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发布 HN：Silurian (YC S24) – 模拟地球
Silurian 是一家由前微软研究员创立的初创公司，已推出生成式预测 Transformer (GFT)，这是一个拥有 15 亿参数的模型，旨在提前 14 天模拟地球天气。该深度学习模型纯粹从数据中学习，无需明确的物理学知识，在预测飓风路径方面表现出色，优于传统预测方法。该公司旨在将其模拟扩展到其他受天气影响的基础设施，如电网和农业。