VeRL:字节跳动的 LLM 强化学习框架
2025-2026 年大型语言模型研究中最令人兴奋的前沿并不是让模型变得更大。而是通过强化学习让它们变得更聪明。DeepSeek-R1 证明了 RL 训练——特别是 GRPO(群组相对策略优化)——可以显著提升模型的推理能力,实现与更大模型相匹敌的链式思考推理、自我修正和结构化问题解决。字 …
2025-2026 年大型语言模型研究中最令人兴奋的前沿并不是让模型变得更大。而是通过强化学习让它们变得更聪明。DeepSeek-R1 证明了 RL 训练——特别是 GRPO(群组相对策略优化)——可以显著提升模型的推理能力,实现与更大模型相匹敌的链式思考推理、自我修正和结构化问题解决。字 …
构建生产级 LLM 应用程序远不止单一的 API 调用。现实世界的应用程序将多个 LLM 调用链接在一起,结合数据处理步骤,应用条件逻辑,优雅地处理错误,并在整个管道中管理状态。DeerFlow 由字节跳动开发,提供了一个全面的工作流引擎,用于构建这类复杂的 LLM 应用程序,并配备可视化 …