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rStar2-Agent-强大的主动式强化学习推理模型

rStar2-Agent-强大的主动式强化学习推理模型

微软研究院的一个研究团队探索了使用主动式强化学习(agentic reinforcement learning)来实现这一目标,也就是说,模型会与专用工具环境中的工具进行交互,并根据收到的反馈调整其推理方式。而他们的探索成果便是 rStar2-Agent,这是一种强大的主动式强化学习方法。使用该方法,这个微软团队训练了一个 14B 的推理模型 rStar2-Agent-14B—— 该模型达到前沿级

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