随着 minimax m2.5 的发布并在社区引发热烈反响，很高兴能借此机会，分享在模型训练背后关于 agent rl 系统的一些思考。 在大规模、复杂的真实世界场景中跑 rl 时，始终面临一个核心难题：如何在系统吞吐量、训练稳定性与 agent 灵活性这三者之间取得平衡。

大型语言模型（LLM）本身很强大，但知识是静态的，有时会“胡说八道”。为了解决这个问题，我们可以让它去外部知识库（比如维基百科、搜索引擎）里“检索”信息，这就是所谓的“检索增强生成”（RAG）。但这还不够，更高级的方法是让 LLM 变成一个能 ...

当我们谈论大型语言模型（LLM）的"强化学习"（RL）时，我们在谈论什么？从去年至今，RL可以说是当前AI领域最炙手可热的词汇。 在过去很长一段时间里，这个词几乎等同于 RLHF（人类反馈强化学习）一种用于"对齐"的技术，它教会模型拒绝有害问题、生成更符合 ...