Absolute Zero | 零数据训练AI? | 自己出题, 训练自己 | RL下新的AI学习范式 | 自我进化中的AI产生坏心思 скачать в хорошем качестве

Absolute Zero | 零数据训练AI? | 自己出题, 训练自己 | RL下新的AI学习范式 | 自我进化中的AI产生坏心思

Absolute Zero: Reinforced Self-play Reasoning with Zero Data 会员视频:    • Members-only videos   加入会员:    / @ez.encoder.academy   AI新闻追踪工具： aidaily.win EZ.Encoder 社群: ez-encoder.com AI革命下半场：当LLM遇到天花板，Agent该如何自我成长？新的范式转变, 从人类数据学习, 到自主经验学习    • AI革命下半场：当LLM遇到天花板，Agent该如何自我成长？新的范式转变, 从人类...   测试时生成强化学习奖励喂自己！TTRL的左脚踩右脚训练, 挑战传统AI训练方式    • 测试时生成强化学习奖励喂自己！TTRL的左脚踩右脚训练, 挑战传统AI训练方式   chapters: 00:00:00 - AZR 论文介绍 AZR论文提出了一种新方法，通过强化学习和自博弈，在完全不使用任何人类数据的情况下训练大语言模型，这标志着AI向减少对人类先验知识依赖迈出了重要一步。 00:05:45 - 代码的力量 该论文强调代码生成是AI Agent与环境交互的强大通用范式（如CodeAct），因此AZR专注于提升模型的代码能力，为其解决多样化复杂问题奠定了坚实基础。 00:14:15 - AZR 详细方法论 AZR通过设计“出题者”出题、“解题者”解题的自博弈机制，并结合精巧的奖励系统（包含可学习性、准确性和格式奖励），在演绎、溯因、归纳三类编程推理任务中实现了模型的自我进化。 00:41:58 - 总结、未来研究方向与社区邀请 AZR在无数据情况下实现了显著的“免费午餐”式性能提升，未来需探索其深层机制及向非编程任务的拓展；邀请观众加入AI交流社区ez-encoder.com共同学习。