VeRL：字節跳動的 LLM 強化學習框架
2025-2026 年大型語言模型研究中最令人興奮的前沿並不是讓模型變得更大。而是透過強化學習讓它們變得更聰明。DeepSeek-R1 證明了 RL 訓練——特別是 GRPO（群組相對策略最佳化）——可以顯著提升模型的推理能力，實現與更大模型相匹敵的鏈式思考推理、自我修正和結構化問題解決。 …
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TinyZero：用不到 30 美元重現 DeepSeek R1-Zero 的強化學習推理
DeepSeek R1-Zero 在 2025 年 1 月發布時被廣泛認為是一項突破。該模型證明了純粹的強化學習——無需任何人類推理範例的監督式微調——就能產生高級思維鏈推理、自我修正，甚至令人驚訝的「啊哈時刻」，模型在對話中途獨立發現了更好的推理策略。但問題在於：訓練基礎設施被認為需要大 …
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