10行代码,AIME24/25提高15%!揭秘大模型强化学习熵机制
定义了强化学习中的熵塌缩问题,并从 4 个模型家族,11 个模型上总结了熵与性能之间的经验转换公式,证明了策略熵在强化学习中的重要性。从理论与实践的角度发现了强化学习时的策略熵变化的驱动力:动作(模型输出的 token)发生的概率及其对应获得的优势之间协方差。
定义了强化学习中的熵塌缩问题,并从 4 个模型家族,11 个模型上总结了熵与性能之间的经验转换公式,证明了策略熵在强化学习中的重要性。从理论与实践的角度发现了强化学习时的策略熵变化的驱动力:动作(模型输出的 token)发生的概率及其对应获得的优势之间协方差。
宇宙已经存在了100亿年,未来可能会继续存在700亿年。与宇宙的历史相比,人生如水上写字、以沙建房。
近日,清华大学环境学院李金惠教授团队提出一种基于原电池效应的定向浸出策略,旨在破解当前废锂离子电池回收领域的高熵增技术瓶颈与能效难题。该研究创新性地利用废正极材料与铝箔载流体的自组装特性,构建出具有3.84V电势差的免预处理回收体系。通过精准调控电极界面处的电