让 LLM 来评判 | 奖励模型相关内容
奖励模型通过学习人工标注的成对 prompt 数据来预测分数，用于评估语言模型的表现。它们比传统LLM评估模型更快速且具有确定性，但需要特定微调和考虑位置偏差影响。
LLM
AI意识更进一步！谷歌DeepMind等：LLM不仅能感受痛苦，还能趋利避害
谷歌团队和LSE的研究表明，大语言模型在面对选择时能够权衡痛苦与快乐，这可能是实现’有意识AI’的第一步。该研究通过游戏测试发现，LLM能够在不同疼痛程度下做出权衡选择，类似于人类的本能行为。
开箱即用的跨平台AI客户端！内置300多个专业AI助手，助你高效处理各类任务！
Cherry Studio 是一款跨平台的AI聊天客户端，集成了多个LLM并支持本地模型部署。内置300多个预设专业AI助手，支持多种文件格式处理和数据备份。提供多样化功能如智能助手、文档管理及实用工具集成等，满足用户在编程、写作、翻译等多个领域的个性化需求。
DeepSeek绕开CUDA垄断，V3论文细节再挖出！英伟达护城河不存在了？
新智元报道
DeepSeek团队通过优化英伟达GPU的PTX指令集，绕过了CUDA实现了高效训练超大规模语言模型。这一突破引发了业界对CUDA护城河的质疑。
DeepSeek-R1解读：纯强化学习，模型推理能力提升的新范式？
LLM模型通过纯强化学习提升推理能力，并提出无需监督数据的新方法。端侧模型性能提升主要依赖蒸馏而非强化学习，DeepSeek-R1-Zero展示了自我进化能力及语言一致性奖励的应用。
