Tag: Large Language Model
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Thinker: Learning to Think Fast and Slow
Published: at 11:16 AM
86.01 🤔本文提出Thinker任务，通过将问答过程分解为快速思考、验证、慢速思考和总结四个阶段，利用强化学习针对性训练大型语言模型的直觉和推理能力，在数学推理基准上实现了显著性能提升。
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S-GRPO: Early Exit via Reinforcement Learning in Reasoning Models
Published: at 11:10 AM 85.99 🤔本文提出 S-GRPO 方法，通过串行组生成和递减奖励策略调控大型语言模型中间推理过程，在多个基准数据集上实现推理长度减少 35.4%~61.1% 和准确率提升 0.72%~6.08%，显著提升推理效率。
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SORSA: Singular Values and Orthonormal Regularized Singular Vectors Adaptation of Large Language Models
Published: at 11:34 AM 85.98 🤔本文提出SORSA，一种基于奇异值分解和正交正则化的参数高效微调方法，通过优化权重矩阵条件数提升大型语言模型在下游任务上的性能，并在GSM-8K等基准测试中显著优于LoRA和PiSSA等方法。
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Reinforcement Fine-Tuning Powers Reasoning Capability of Multimodal Large Language Models
Published: at 11:33 AM 85.98 🤔本文作为立场论文，主张强化微调（RFT）通过强化学习算法显著提升多模态大语言模型（MLLMs）的推理能力，总结了社区在多模态、任务和领域上的进展，并提出了五个未来研究方向，但缺乏具体方法创新和实验验证。
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Satori: Reinforcement Learning with Chain-of-Action-Thought Enhances LLM Reasoning via Autoregressive Search
Published: at 11:26 AM 85.95 🤔本文提出Satori模型，通过Chain-of-Action-Thought (COAT) 推理框架和两阶段训练（小规模格式调整与大规模强化学习），显著提升了单一7B大型语言模型在数学推理及非领域任务中的自回归搜索和推理能力。