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简介 本文分享使用强化学习(RL)对大语言模型进行后训练的实战经验,重点解决探索效率和训练稳定性两大核心问题。作者详细讨论了GRPO算法应用、模型选择建议、Thinking模型特殊训练技巧,以及如何应对训练崩溃、环境延迟等挑战。文章强调RL训练虽能高效处理…
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文章详解了大模型核心参数messages与tools的使用方法,介绍RAG检索增强生成和ReAct(ReasonAct)两种基本范式,以及调优提示词、增加调用次数和模型微调三大实用技巧。通过翻译和计算器等实例,帮助开发者理解大模型应用开发,同时指出…
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在 React 内部,每一次渲染任务都会给不同的更新分配一个“优先级”。 React 17 开始,Fiber 架构中引入了 Lanes 模型(车道模型) ——就像高速公路一样,不同类型的更新在不同车道上并行行驶,例如用户输入、网…
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