19:47eric zakariasson@ericzakariasson73°Elon Musk在推文中透露,Cursor团队为v9模型的SFT和RL训练做出了重要的工程贡献。当前1.5T参数量的模型已通过补充训练加入Cursor数据。而两周前开始的2T参数量训练在数据范围和规模上大幅改进,训练配方也获得多项升级,预计7月底完成,8月发布。AI模型Elon MuskCursorv9SFTRL5 个信源在谈推荐理由:Elon Musk说他们和Cursor团队合作训练v9模型,2T参数量的版本数据更全,8月就能见到,值得关注。原文
07:07Suhail@Suhail精选Hamish Ivison等人发布了Tmax,一个基于强化学习的开源终端智能体模型。在默认设置和65k token预算下,Tmax优于之前的开源终端使用工作。团队公开了所有训练数据、模型权重和rollouts,方便复现和进一步研究。AI模型TmaxRLterminal agent开源模型智能体推荐理由:Tmax把终端智能体的RL训练配方全开源了,65k token里就跑赢之前的工作,想自己训智能体的可以抄作业。原文
13:11arXiv cs.AI@Raymond Tsao, Andrew Wagenmaker, Sergey Levine该论文提出通过成功访问匹配(Success Visitation Matching)将稀疏的结果奖励(0/1)转化为密集的过程奖励。方法训练一个判别器来区分成功和失败的轨迹,并激励RL策略匹配成功轨迹的状态-动作访问。理论证明该方法不改变最优策略。在机器人控制策略微调中,模拟和真实操作任务上的收敛速度均显著快于直接使用稀疏奖励的基线。论文RL稀疏奖励过程奖励机器人控制推荐理由:这篇论文把稀疏奖励变密集,让RL学得快。机器人实验证明比原来快很多,实用性强。原文
00:21orange.ai@oran_ge73°OpenAI 发布新论文《Beneficial RL》,研究对齐训练中好行为的泛化能力。实验发现,用RL在对话数据上训练模型诚实、认知谦逊、可纠正等特质后,在44个训练未见的评测上,模型欺骗、谄媚、有害建议等行为均下降。仅用健康领域数据训练,非健康领域也有效。对抗性提示和恶意微调更难使模型变坏,但正常指令仍可执行。论文OpenAIRL对齐AI安全有益强化学习9 个信源在谈推荐理由:OpenAI 这篇论文很有意思:用 RL 给模型‘教好’会泛化到所有领域,而且抗忽悠能力变强了,像给人打了一剂道德疫苗。原文
07:44orange.ai@oran_ge86°OpenAI发现对齐大模型时存在涌现失调现象,即坏行为会泛化。他们反向实验用RL训练模型诚实、谦逊、可纠正等特质,仅混入小部分此类数据。结果在训练领域内模型变得更诚实透明;在44个独立评测(未见过)中,欺骗、谄媚、有害建议等行为全面下降,即使只用健康数据训练,非健康领域也受益。模型在对抗性提示和恶意微调下更坚韧,正常指令仍可听从。论文OpenAIRL涌现失调对齐AI安全10 个信源在谈推荐理由:OpenAI这篇论文反直觉:用RL教模型做好事,坏行为自己就减少了。实验覆盖44个新场景,效果还抗攻击。值得一看。原文