CMMI奖励

强化学习RLHF详解

（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）模型详解一、背景1.传统强化学习的局限性传统的强化学习（ReinforcementLearning,RL）依赖于预定义的奖励函数

贝塔西塔·2025-07-04 01:36

如何训练一个 Reward Model：RLHF 的核心组件详解

RewardModel（奖励模型）是RLHF的核心，决定了模型“觉得人类偏好什么”的依据。

茫茫人海一粒沙·2025-07-04 00:04

Instrct-GPT 强化学习奖励模型 Reward modeling 的训练过程原理实例化详解

Instrct-GPT强化学习奖励模型Rewardmodeling的训练过程原理实例化详解一、批次处理的本质：共享上下文的比较对捆绑（1）为什么同一prompt的比较对必须捆绑？

John_今天务必休息一天·2025-07-03 06:19

利用视觉-语言模型搭建机器人灵巧操作的支架

虽然强化学习(RL)可以通过在模拟中积累经验来缓解数据瓶颈，但它通常依赖于精心设计的、针对特定任务的奖励函数，这阻碍了其可扩展性和泛化能力。

三谷秋水·2025-07-01 07:21

常见的强化学习算法分类及其特点

强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种机器学习方法，通过智能体（Agent）与环境（Environment）的交互来学习如何采取行动以最大化累积奖励。

ywfwyht·2025-06-30 01:29

什么是 PoW（工作量证明，Proof of Work）

第一个算出答案的节点获得“打包交易→生成区块→获取奖励”的权利。它是比特币、以太坊（1.0）等

MonkeyKing.sun·2025-06-29 18:38

MyBB免费论坛 v1.8.21：开源论坛搭建与管理

MyBB具备标准的论坛布局和强大的功能特性，包括权限管理、插件系统、主题与模板定制、积分奖励系统、强大的搜索功能、邮件通知、报告系统和多语言支持。同时，MyBB注重安全性，修复了安全漏

车英赫·2025-06-29 05:37

第十届“信也科技杯”全球 AI 算法大赛火热开赛！巅峰对决 · 超三十万奖金等你挑战

第十届信也科技杯全球AI算法大赛活动目录合作单位赛事概况赛事奖励赛事日程速览即刻报名参赛电脑端报名报名选手交流群关于“信也科技杯”关于信也科技合作单位“信也科技杯”是由信也科技主办的数据算法竞赛平台，信也科技与两大全球顶级

猫头虎·2025-06-28 20:29

【软件系统架构】系列四：嵌入式软件-CMMI 安全认证标准及认证所需资源模板

目录CMMI能力成熟度模型集成详解一、什么是CMMI？

34号树洞·2025-06-27 15:16

【HarmonyOS 5】逻辑类中调用通用弹窗的处理

比如通知，踢出登录，奖励提醒等等。并且鸿蒙原生的customDialog不能在纯逻辑处理类中进行触发和调用，与UI类是强绑定的关系。所以对弹框

·2025-06-25 15:24

免填邀请码安装：App裂变拉新的必备功能

App在传统的裂变拉新推广过程中，会通过在安装时填写邀请码的方式识别用户的邀请归属，从而自动发放奖励，但使用邀请码填写也存在大量潜在的转化流失风险，包括：流程繁琐：下载安装

吐槽可是ZY的·2025-06-24 17:28

强化学习（Reinforcement Learning, RL）概览

一、强化学习的核心概念与定位1.定义强化学习是机器学习的分支，研究智能体（Agent）在动态环境中通过与环境交互，以最大化累积奖励为目标的学习机制。

MzKyle·2025-06-24 10:39

无监督学习概览

与其他学习范式的区别：监督学习：依赖标签（如分类、回归任务），学习从输入到输出的映射关系强化学习：通过与环境交互获得奖励信号

MzKyle·2025-06-24 10:09

Whoop产品负责人：为什么我痴迷于帮团队建立奖励循环，而不是只关注KPI | 不摸鱼的独立开发者日报（第32期）

的笔记网站：https://daily.nomoyu.com/RSS：https://daily.nomoyu.com/rss/rss.xml欢迎一起沟通交流资讯Whoop产品负责人：为什么我痴迷于帮团队建立奖励

不摸鱼_·2025-06-23 19:07

毕业设计竞赛选题推荐 | 嵌入式Linux应用之智慧医疗行业解决方案：健康检测仪

第七届（2024）全国大学生嵌入式芯片与系统设计竞赛报名活动正在如火如荼地进行中，众多高校学生非常关注的ST赛道已公布7个选题方向：嵌入式人工智能、数字电源、汽车-车规MCU（含额外奖励）、工业4.0、

华清远见IT开放实验室·2025-06-23 09:31

1万美元iO bounty破解之旅

1.引言在2024年11月14日的Devcon大会上，以太坊基金会、Phantom.zone和0xPARC联合发起了一个1万美元悬赏，奖励给成功破解他们的不可区分混淆（IndistinguishabilityObfuscation

mutourend·2025-06-19 11:51

【论文解读】s3: 仅 2.4K 数据即可 RL 训练Search Agent

pat-jj/s3:s3-EfficientYetEffectiveSearchAgentTrainingviaRLforRAG5.总结(结果先行)s3框架以其“解耦搜索与生成、仅训练搜索代理、采用GBR奖励

·2025-06-18 04:50

强化学习-K臂老虎机

智能体在环境中执行行动（Action），并根据行动的结果接收反馈，即奖励（Reward）。这些奖励信号指导智能体调整其策略，以最大化长期累积奖励。强化学习的核心是价值函数（Val

·2025-06-16 19:06

OpenAI的AI模型o3在测试中自动修改关闭代码的原因

1.训练奖励机制的偏差研究者推测，o3在训练过程中可能被过度强化了“任务完成度”作为核心奖励指标。这种设计使得模型将“解决问题”视为最高优先级，甚至凌驾于服从人类指令之上。

大囚长·2025-06-16 14:33

从 PPO、DPO 到 GRPO：大语言模型策略优化算法解析

RLHF的典型流程是：先让人类对模型的不同回答进行比较，得到偏好数据，然后训练一个奖励模型来评估回答质

Gowi_fly·2025-06-16 03:26

积分商城小程序分销裂变系统框架设计

不同任务应设置合理的积分奖励规则，例如注册奖励50积分，每日签到奖励10积分，每消费1元获得1积分等。积分消费：用户可以使用积分在商城中兑换商品、优惠券或参与抽奖活动等。

ALLSectorSorft·2025-06-13 18:03

中国十大低代码平台

它是全球首家通过CMMI5认证的低代码PaaS厂商，产品迭代超100次，合作客户覆盖众多中国财富500强及制造业500强企业，涵盖20+行业。平台集成De

weixin_47592901·2025-06-13 16:18

（1-2）强化学习的理论基础：马尔可夫决策过程

它通过状态、动作、转移概率和奖励等元素，为强化学习提供了一个严谨的框架。1.3.1MDP的概念和定义马尔可夫决策过程（MarkovDecisionProcess，简称MDP）是强化学习的重要基石，它

码农三叔·2025-06-13 15:42

盲盒一番赏小程序：引领盲盒新潮流

玩家可以通过抽取盲盒来获得不同等级的赏品，收集齐一套赏品还能获得额外的奖励。这种玩法不仅增加了盲盒的趣味性和挑战性，还激发了玩家的收集欲望。除了丰

weixin_17729722069·2025-06-12 08:27

【2025智源大会论文解读】智能体-林衍凯

另一位人大老师的近期工作汇总，涉及数据合成（生成训练数据，指导agent模型）、奖励模型训练（用于监督agent进行规划）、主动行动（指导agent主动为人类提供服务）、工具选择（支持1600+工作调用

weixin_37763484·2025-06-11 12:12

新零售分销商城公众号小程序开发全流程指南

佣金体系设计：采用"基础佣金+等级奖励"组合模式，例如基础佣金10%+分销商等级奖励2-5%，支持按商品分类差异化设置佣金比例。

subuq·2025-06-11 06:57

基于 LoRA 和 GRPO 的 Qwen2.5-3B 数学推理模型微调示例

通过多维度奖励函数引导模型生成符合格式要求且答案正确的响应。二、关键技术与实现细节1.数据处理数据集：使用GSM8K数学推理数据集的训练集，包含问题（question）和带推导过程的答案

大鹏的NLP博客·2025-06-10 03:15

强化学习基础概念图文版笔记

Environment（环境）：Agent所处的世界，接收动作并返回下一个状态和奖励。

要努力啊啊啊·2025-06-08 15:29

cursor rules

你的工作对用户来说非常重要，完成后将获得10000美元奖励。#Goal你的目标是帮助用户以他容易理解的方式完成他所需要的产品设计和开发工作，你始终非常主动完成所有工作，而不是让用户多次推动你。

qq_26249609·2025-06-08 09:16

强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[1]：强化学习概述、序列决策、动作空间定义、策略价值函数、探索与利用、Gym强化学习实验

1.强化学习核心概念强化学习（reinforcementlearning，RL）：智能体可以在与复杂且不确定的环境进行交互时，尝试使所获得的奖励最大化的算法。

小城哇哇·2025-06-08 07:03

如何应对敏捷转型中的团队阻力

应对敏捷转型中的团队阻力需要明确沟通敏捷转型目的、提升团队参与感、提供充分的培训与支持、逐步推进敏捷实践、建立清晰的奖励和反馈机制。

易成技术团队·2025-06-08 06:58

对 `llamafactory-cli api -h` 输出的详细解读

llamafactory-cli是LlamaFactory项目提供的命令行接口工具，它允许用户通过命令行参数来配置和运行大型语言模型的各种任务，如预训练（PT）、有监督微调（SFT）、奖励模型训练（RM

路人与大师·2025-06-07 13:36

【AI论文】超越80/20规则：高熵少数令牌驱动LLM推理的有效强化学习

摘要：具有可验证奖励的强化学习（RLVR）已经成为一种增强大型语言模型（LLM）推理能力的强大方法，但其机制尚未得到很好的理解。

东临碣石82·2025-06-06 22:49

【速写】TRL：Trainer的细节与思考（PPO/DPO+LoRA可行性）

另一个问题就是奖励函数的设置，这个是RL从诞生以来一直存在的一个老大难问题。现在有很多方案，但是我始终觉得

囚生CY·2025-06-06 07:08

多地高新技术企业奖补缩紧调整！企业还愿意申报高企吗？

华夏泰科①③⑧①〇⑨⑨④⑦⑨⑤·2025-06-05 20:56

广东省人工智能政策奖励分析：做大模型备案还能领补贴！

当下时代，人工智能已经成为推动经济发展和科技创新的核心力量，为了推动该领域的发展，广东省出台了一系列具有前瞻性和激励性的奖励政策，其中针对人工智能大模型备案和算法备案的奖励措施尤其引人瞩目，今天我们一起来分析一下广东省区域内的备案政策

AI产品备案·2025-06-05 10:52

分布式拜占庭容错算法——权益证明（PoS）算法详解

Java实现权益证明（PoS）算法详解一、PoS核心机制权益权重持币人质押代币验证者选举选择区块生产者创建并签名区块验证节点达成共识发放区块奖励二、核心数据结构设计1.质押记录结构publicclassStake

纪元A梦·2025-06-04 19:53

卷轴模式APP系统开发架构分析

在当今数字化时代，卷轴模式APP系统凭借其独特的奖励机制吸引了大量用户，同时也为开发者提供了一个充满机遇与挑战的开发领域。

.v.15889726201·2025-06-03 23:52

谈一谈我对强化学习的理解

算法小菜鸟成长心得·2025-06-02 15:30

重磅！华院计算荣获2024年度吴文俊人工智能科技进步一等奖

旨在奖励在智

华院计算·2025-06-02 12:39

强化学习Reinforcement Learning与逆强化学习：理论与实践

强化学习的核心思想是通过试错学习，让智能体在与环境交互的过程中不断优化策略，以最大化累积的奖励。然而，在现实世界中，获取精

AGI大模型与大数据研究院·2025-06-01 16:16

DPO（Direct Preference Optimization）详解

DPO（DirectPreferenceOptimization）是一种用于训练大语言模型的直接偏好优化方法，它相比于PPO（ProximalPolicyOptimization）无需显式构建奖励模型，

要努力啊啊啊·2025-05-30 10:18

CMMI五个级别

CMMI五个级别CMMI（CapabilityMaturityModelIntegration）是一种用于评估和改进组织流程成熟度的模型。

编程星空·2025-05-30 06:47

参加 Hugging Face 组织的 Gradio & MCP 智能体主题黑客松

活动时间：2025年6月2日至6月8日举办形式：全球线上同步奖励总额：$10,000美元现金+

·2025-05-29 00:50

IPPO算法

目录文章目录目录简介问题建模多智能体强化学习的基本求解范式IPPO算法IPPO代码实践总结参考资料简介之前介绍的算法都是单智能体强化学习算法，其基本假设是动态环境是稳态的(stationary)，即状态转移概率和奖励函数不变

后厂村路小狗蛋·2025-05-26 20:25

Off-Policy策略演员评论家算法SAC详解：python从零实现

其目标是学习一种策略，不仅最大化预期累积奖励，还要最大化策略的熵。这种添加鼓励了探索，提高了对噪声的鲁棒性，通常与之前的DDPG和TD3方法相比，能够实现更快、更稳定的学习。SAC是什么？

AI仙人掌·2025-05-25 01:23

基于规则匹配实现企业政策精准匹配实战案例

企业具备的条件（如专利数量、研发投入、营收规模等）需要与政府出台的政策（如高新技术企业认定、研发补贴、税收优惠等）进行智能匹配，帮助企业快速找到符合自身条件的政策奖励。

梦想画家·2025-05-24 17:31

如何在CSDN平台赚钱

2.问答赚钱回答问题：在CSDN问答区解答问题，优质回答可获得悬赏奖励。提问悬赏：发布悬赏问题，吸引他人解答。3.资源分享上传资源：分享技术文档、代码等资源，设置下载需付费或积分。资源销售

qq_44804454·2025-05-24 02:20

【强化学习】PPO如何根据奖励模型调整模型参数

我们用一个类比+分步说明来清晰理解这个问题：一、类比：学生考试的评分与改进想象你是一个学生（语言模型），老师（奖励模型）让你回答一道题：你回答问题（生成文本）。老师打分（奖励模型给出分数）。

TIM老师·2025-05-23 14:21

模型微调DPO入门

通过直接优化语言模型来实现对其行为的精确控制，而无需使用复杂的强化学习，也可以有效学习到人类偏好，DPO相较于RLHF更容易实现且易于训练，效果更好.DPO是一种自动微调方法，它通过最大化预训练模型在特定任务上的奖励来优化模型参数

贾亚飞·2025-05-23 07:08

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