QwQ-32B:用强化学习打造的AI推理黑科技 🚀
现在就体验 QwQ-32B:https://qwq32.com
AI界的新星闪耀登场
小伙伴们,AI领域又出现重大突破啦!Qwen团队最新发布的QwQ-32B模型简直太厉害了!这个只有320亿参数的模型,居然能达到参数量是它20倍的DeepSeek-R1同等表现!这不是魔法,是强化学习(RL)的力量!
强化学习:AI进化的秘密武器
QwQ-32B的成功秘诀在于它独特的训练方式:
- 从零开始:不像其他模型在已有基础上微调,QwQ-32B是从冷启动检查点开始,配合基于结果的奖励机制进行训练
- 专注数学和编程:第一阶段强化学习专门针对数学和编程能力,用专业验证器确保解答正确性
- 全面能力提升:第二阶段则提升了模型的通用能力,让它能更好地理解指令、符合人类偏好,表现得更像一个真正的智能助手
性能惊人,令人叹为观止
经过严格测试,QwQ-32B在数学推理、编程和一般问题解决方面表现出色,与那些参数量远超它的大模型相比毫不逊色!而且因为体积小,它更容易部署,运行成本更低,真的是性价比之王!
开放获取,人人可用
超棒的是,QwQ-32B完全开源!它在Hugging Face和ModelScope平台上以Apache 2.0许可证发布,任何人都可以免费使用。无论你是研究人员还是开发者,都可以轻松将它整合到你的项目中!
AI的未来,更加光明
QwQ-32B只是强化学习增强AI推理能力的开始。Qwen团队正在朝着通用人工智能(AGI)的方向努力,探索将智能体与强化学习结合,实现更长期的推理能力。
我的体验感受
作为一名AI爱好者,我试用了QwQ-32B,它解决数学问题和编写代码的能力真的让我惊艳!提问"草莓(strawberry)这个单词中有几个r"时,它不仅给出了正确答案,还展示了思考过程,就像真人一样!
QwQ-32B代表了AI领域一个重要里程碑,证明了通过精心设计的强化学习技术,相对较小的模型也能达到惊人的性能。这为更易获取、更强大的AI工具的发展开辟了一条充满希望的道路!
你们想尝试这款黑科技吗?快来分享你的想法!
立即体验 QwQ-32B:https://qwq32.com
QwQ-32B:用强化学习打造的AI推理黑科技 🚀的更多相关文章
- 详解 Facebook 田渊栋 NIPS2017 论文:深度强化学习研究的 ELF 平台
这周,机器学习顶级会议 NIPS 2017 的论文评审结果已经通知到各位论文作者了,许多作者都马上发 Facebook/Twitter/Blog/ 朋友圈分享了论文被收录的喜讯.大家的熟人 Faceb ...
- 【转载】 “强化学习之父”萨顿:预测学习马上要火,AI将帮我们理解人类意识
原文地址: https://yq.aliyun.com/articles/400366 本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) ------------------------------- ...
- 【转载】 准人工智能分享Deep Mind报告 ——AI“元强化学习”
原文地址: https://www.sohu.com/a/231895305_200424 ------------------------------------------------------ ...
- AI小白必读:深度学习、迁移学习、强化学习别再傻傻分不清
摘要:诸多关于人工智能的流行词汇萦绕在我们耳边,比如深度学习 (Deep Learning).强化学习 (Reinforcement Learning).迁移学习 (Transfer Learning ...
- AI 强化学习
强化学习(reinforcement learning,简称RL), agent policy state action 目标 最大化累计reward 参考链接: https://en.wikipe ...
- ICML论文|阿尔法狗CTO讲座: AI如何用新型强化学习玩转围棋扑克游戏
今年8月,Demis Hassabis等人工智能技术先驱们将来到雷锋网“人工智能与机器人创新大会”.在此,我们为大家分享David Silver的论文<不完美信息游戏中的深度强化学习自我对战&g ...
- AI之强化学习、无监督学习、半监督学习和对抗学习
1.强化学习 @ 目录 1.强化学习 1.1 强化学习原理 1.2 强化学习与监督学习 2.无监督学习 3.半监督学习 4.对抗学习 强化学习(英语:Reinforcement Learning,简称 ...
- (转) 深度强化学习综述:从AlphaGo背后的力量到学习资源分享(附论文)
本文转自:http://mp.weixin.qq.com/s/aAHbybdbs_GtY8OyU6h5WA 专题 | 深度强化学习综述:从AlphaGo背后的力量到学习资源分享(附论文) 原创 201 ...
- 【整理】强化学习与MDP
[入门,来自wiki] 强化学习是机器学习中的一个领域,强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益.其灵感来源于心理学中的行为主义理论,即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下,逐步形成对刺激的 ...
- 【资料总结】| Deep Reinforcement Learning 深度强化学习
在机器学习中,我们经常会分类为有监督学习和无监督学习,但是尝尝会忽略一个重要的分支,强化学习.有监督学习和无监督学习非常好去区分,学习的目标,有无标签等都是区分标准.如果说监督学习的目标是预测,那么强 ...
随机推荐
- c# 设置WebBrowser的UserAgent
void SuppressScriptErrors(WebBrowser webBrowser, bool hide) { webBrowser.Navigating += (s, e) => ...
- Netty3 核心代码-copy
Netty Hello Word-copy 概述https://github.com/csy512889371/learndemo/netty/NettyHellonetty版本大致版本分为 ne ...
- Mac上安装mongoDB详细教程
Mac OSX 平台安装 MongoDB MongoDB 提供了 OSX 平台上 64 位的安装包,你可以在官网下载安装包. 下载地址:https://www.mongodb.com/download ...
- python实现网页爬虫示例
用python里面的 requests 与 BeautifulSoup 结合,实现网页爬虫示例. 示例一:抓取中国省份: import requests from bs4 import Beautif ...
- C:.c文件和.h文件的关系
参考:1 2 问题 在进行C语言文件移植时,遇到 "通常是每个.c文件对应一个.h文件",之前了解过.h文件是头文件,用来引用其他文件的, 但在codeblocks C语 ...
- frida 解决一些报错问题
遇到的一些问题 第一个问题 Unable to start: Error binding to address 127.0.0.1:27042: Address already in use 解决方法 ...
- [记录点滴] Spark迁移到Flink的几个点
[记录点滴] Spark迁移到Flink的几个点 0x00 三个问题点 有三个Spark API需要找到对应的Flink API或者替代方法 reduceByKeyAndWindow 函数reduce ...
- 耳分解、双极定向和 P9394 Solution
耳分解 设无向图 \(G'(V',E')\subset G(V,E)\),简单路径或简单环 \(P:x_1\to \dots \to x_k\) 被称为 \(G\) 关于 \(G'\) 的耳,当且仅当 ...
- [WC2018] 通道 题解
三棵树就很毒瘤了,我们一棵一棵看. 关于第一棵树的路径,经典解法就是点分治和边分治,考虑哪种更加简单. 设 \(dis1/2/3(x)\) 表示 \(x\) 在第 \(1/2/3\) 棵树中的深度(第 ...
- SpringCloud - [01] SpringCloud概述
题记部分 001 || 微服务概述 002 || 微服务技术栈 微服务条目 落地技术 服务开发 Spring.SpringMVC.SpringBoot 服务配置与管理 Netflix公司的Archai ...