Thinking Machines 发布伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校和桥水基金关于将任务专业知识融入 RLVR 的客座文章

发生了什么

为 RLVR 清理数据并校准奖励函数，需要前期投入专业知识和精力，但最终能让模型在一项复杂任务上达到最先进水平。 本文由伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校和桥水基金的研究人员与我们的团队合作撰写。 https://thinkingmachines.ai/news/putting-task-expertise-into-rl

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