نظرًا للقيود المفروضة على تقنيات الضبط الدقيق الحالية مثل GRPO، فقد برز GVPO كنموذج ما بعد التدريب موثوقًا ومتعدد الاستخدامات.
تركز AEPO على موازنة وترشيد فروع توسيع الاستراتيجية وتحديثات الاستراتيجية تحت إشراف مكالمات الأدوات ذات الإنتروبيا العالية.
يتم استخدام HiPO لاستدلال LLM التكيفي، بما في ذلك بشكل أساسي إنشاء البيانات الهجينة والتعلم التعزيزي الهجين.
يتميز ReinFlow بتنفيذ خفيف الوزن وإمكانيات استكشاف مدمجة وإمكانية تطبيق واسعة النطاق على متغيرات استراتيجية البث المختلفة.
يتيح ACE للوكلاء تحسين أنفسهم من خلال تحسين سياق الإدخال بشكل ديناميكي.
يقترب النموذج من آلة جودل في بيئة وكيل الترميز ويرشد التوسع من خلال أخذ العينات تومسون مع الجدولة التكيفية.
يوضح SSP إمكانات نظرية اللعبة الذاتية كنموذج تدريب قابل للتطوير وفعال من حيث البيانات لـ LLM الخاص بالوكيل.
CudaForge عبارة عن سير عمل بسيط وفعال ومنخفض التكلفة متعدد العوامل لتوليد وتحسين نواة CUDA.
نظرًا للقيود المفروضة على تقنيات الضبط الدقيق الحالية مثل GRPO، فقد برز GVPO كنموذج ما بعد التدريب موثوقًا ومتعدد الاستخدامات.
تركز AEPO على موازنة وترشيد فروع توسيع الاستراتيجية وتحديثات الاستراتيجية تحت إشراف مكالمات الأدوات ذات الإنتروبيا العالية.
يتم استخدام HiPO لاستدلال LLM التكيفي، بما في ذلك بشكل أساسي إنشاء البيانات الهجينة والتعلم التعزيزي الهجين.
يتميز ReinFlow بتنفيذ خفيف الوزن وإمكانيات استكشاف مدمجة وإمكانية تطبيق واسعة النطاق على متغيرات استراتيجية البث المختلفة.
يتيح ACE للوكلاء تحسين أنفسهم من خلال تحسين سياق الإدخال بشكل ديناميكي.
يقترب النموذج من آلة جودل في بيئة وكيل الترميز ويرشد التوسع من خلال أخذ العينات تومسون مع الجدولة التكيفية.
يوضح SSP إمكانات نظرية اللعبة الذاتية كنموذج تدريب قابل للتطوير وفعال من حيث البيانات لـ LLM الخاص بالوكيل.
CudaForge عبارة عن سير عمل بسيط وفعال ومنخفض التكلفة متعدد العوامل لتوليد وتحسين نواة CUDA.