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Sebastian Raschka：关于DeepSeek R1和推理模型，我有几点看法

Sebastian Raschka：关于DeepSeek R1和推理模型，我有几点看法
著名 AI 研究者和博主 Sebastian Raschka 又更新博客了。 这一次，他将立足于 DeepSeek 技术报告，介绍用于构建推理模型的四种主要方法，也就是如何通过推理能力来增强 LLM。 Sebastian Raschka 表示：「我希望这能提供有价值的见解，并帮助你了解围绕这一主题的快速演变的文献和话题炒作。
2/9/2025 2:42:00 PM
机器之心
提升 1.5~20 倍吞吐量，字节豆包大模型团队与香港大学发布并开源全新 RLHF 框架

提升 1.5~20 倍吞吐量，字节豆包大模型团队与香港大学发布并开源全新 RLHF 框架
字节跳动豆包大模型团队与香港大学公开联合研究成果 —— HybridFlow。 官方宣称，HybridFlow（开源项目名：veRL）是一个灵活且高效的大模型 RL 训练框架，兼容多种训练和推理框架，支持灵活的模型部署和多种 RL 算法实现。 该框架采用混合编程模型，融合单控制器（Single-Controller）的灵活性和多控制器（Multi-Controller）的高效性，可更好实现和执行多种 RL 算法，显著提升训练吞吐量，降低开发和维护复杂度。
11/3/2024 3:24:59 PM
沛霖（实习）
豆包大模型团队开源RLHF框架，训练吞吐量最高提升20倍

豆包大模型团队开源RLHF框架，训练吞吐量最高提升20倍
强化学习（RL）对大模型复杂推理能力提升有关键作用，但其复杂的计算流程对训练和部署也带来了巨大挑战。 近日，字节跳动豆包大模型团队与香港大学联合提出 HybridFlow。 这是一个灵活高效的 RL/RLHF 框架，可显著提升训练吞吐量，降低开发和维护复杂度。
11/1/2024 2:44:00 PM
新闻助手
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