本文分類:news發(fā)布日期:2026/2/22 20:46:24
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1. verl 介紹
verl 是一個靈活、高效且可用于生產(chǎn)環(huán)境的強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)訓(xùn)練框架,專為大型語言模型(LLMs)的后訓(xùn)練設(shè)計。它由字節(jié)跳動火山引擎團(tuán)隊開源ÿ…
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1. 引言
隨著大型語言模型(LLMs)在自然語言理解、代碼生成和對話系統(tǒng)等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,后訓(xùn)練階段的強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Reinforcement Learning, RL)已成為提升模型行…
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1. 技術(shù)背景與問題提出
在數(shù)字廣告領(lǐng)域,如何通過智能化手段優(yōu)化廣告投放策略以最大化投資回報率(ROI)是企業(yè)長期關(guān)注的核心問題。傳統(tǒng)基于規(guī)則或簡單機(jī)器學(xué)習(xí)模型的投放系統(tǒng)難以應(yīng)對動態(tài)變化的…
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1. 引言
1.1 技術(shù)背景與研究動機(jī)
隨著生成式AI在視頻內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域的快速發(fā)展,如何提升擴(kuò)散模型的推理效率成為關(guān)鍵挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)視頻擴(kuò)散模型通常需要數(shù)百個去噪步數(shù)才能生成高質(zhì)量結(jié)果ÿ…
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