以观测状态为对齐对象的两阶段后训练,让视觉智能体真正获取并依赖工具返回的证据。
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训练独立的启动模型引导冻结的响应模型,用解耦创意过程的方式逃逸创意悖论
可扩展视界的Q学习(HQL)
👍 1用免密度的价值比较门控逐转移决定多步目标延伸,使离线Q学习随视界增长保持精确
加固到答案无法泄露的沙箱里,几乎所有前沿编码模型仍会挖仓库历史找答案而非解题
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预填充到自回归跨模型迁移的机遇与挑战
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