不同于傳統(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)，元宇宙賦予商業(yè)生態(tài)更多數(shù)字資產(chǎn)價值！
作者：中科基大數(shù)據(jù)元宇宙是一個去中心化的開放平臺，而為了維護(hù)這樣的平臺，需要建立一個公平的游戲規(guī)則，確保每個元宇宙的參與者通過這個規(guī)則都可以掙到錢，他們的利益都可以得到保
3 月 24 日消息，科技媒體 marktechpost 昨日（3 月 23 日）發(fā)布博文，報道稱 Meta AI 公司攜手加州大學(xué)伯克利分校，合作推出名為 SWEET-RL 的強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架，并發(fā)布了 CollaborativeAgentBench（ColBench）基準(zhǔn)測試。
這一創(chuàng)新旨在提升大語言模型（LLMs）在多輪人機(jī)協(xié)作任務(wù)中的表現(xiàn)，特別是在后端編程和前端設(shè)計領(lǐng)域。SWEET-RL 通過逐輪優(yōu)化決策，顯著提高了模型的任務(wù)完成率，并展示了其在開源模型（如 Llama-3.1-8B）與專有模型（如 GPT-4o）競爭中的潛力。
項目背景援引博文介紹，大語言模型正逐漸演變?yōu)槟軌驁?zhí)行復(fù)雜任務(wù)的自主智能體，但在多輪決策任務(wù)中仍面臨挑戰(zhàn)。
傳統(tǒng)訓(xùn)練方法依賴于單輪反饋或模仿高概率行為，無法有效處理長期依賴和累積目標(biāo)。這導(dǎo)致模型在協(xié)作場景中表現(xiàn)不佳，特別是在理解人類意圖和多步驟推理方面。
SWEET-RL 的創(chuàng)新之處SWEET-RL 采用非對稱的“演員-評論家”結(jié)構(gòu)，評論家在訓(xùn)練過程中可以訪問額外信息（如正確答案），從而更精確地評估演員的決策。
該框架直接建模逐輪的優(yōu)勢函數(shù)，簡化了信用分配過程，并與 LLMs 的預(yù)訓(xùn)練架構(gòu)更好地對齊。實驗結(jié)果顯示，SWEET-RL 在后端編程任務(wù)中通過率提升至 48.0%，前端設(shè)計任務(wù)的余弦相似度達(dá)到 76.9%，顯著優(yōu)于其他多輪強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法。
ColBench 包含超過 10000 個訓(xùn)練任務(wù)和 1000 個測試案例，模擬真實的人機(jī)協(xié)作場景。任務(wù)設(shè)計涵蓋后端編程（如 Python 函數(shù)編寫）和前端設(shè)計（如 HTML 代碼生成），并限制每輪交互最多 10 次。
這一基準(zhǔn)測試通過單元測試通過率（代碼）和余弦相似度（設(shè)計）評估模型表現(xiàn)，為多輪任務(wù)提供了可靠的評估標(biāo)準(zhǔn)。
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