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清华大学与蚂蚁集团发布异步强化学习训练平台 AReaL-boba²

清华大学与蚂蚁集团InclusionAI团队联合发布了一款名为AReaL-boba²的异步强化学习(RL)训练平台。该平台专为大型语言模型设计,与传统的同步强化学习训练方法相比,它能在保持相似训练结果的同时,大幅缩短训练时间。 这得益于AReaL中实现的“版本感知”算法,该算法使得异步训练成为可能,并简化了多轮次智能体任务的强化学习过程。 AReaL-boba²最大的亮点是完全解耦了模型生成与训练,实现了不间断的流式数据生成和并行训练。在效果不变的前提下,其训练速度达到了上一版本的2.77倍。研究团队还在Qwen3系列模型的基础上,使用AReaL-boba²进行强化学习训练,并将相关模型开源。 在多项编程领域权威基准测试上,强化学习后的8B和14B参数模型,实现了同尺寸模型中的SOTA水准。 目前该项目的端到端代码、数据集以及一个业界领先的编码模型已完全开源。 开源地址:https://github.com/inclusionAI/AReaL/ 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2505.24298 SOTA模型下载链接:https://huggingface.co...

字节跳动发布图像编辑模型 SeedEdit 3.0

字节跳动 Seed 团队宣布正式发布了图像编辑模型SeedEdit3.0,技术报告对外公开,模型同步在即梦网页端开启测试,豆包 App 也即将上线。 SeedEdit3.0 基于文生图模型Seedream3.0开发,通过引入多样化的数据融合方法和特定奖励模型,解决了以往图像编辑模型在主体与背景保持、指令遵循等方面的不足。 根据介绍,该模型可处理并生成 4K 图像,在精细且自然地处理编辑区域的同时,还能高保真地维持其他信息。尤其针对图像编辑“哪里改与哪里不改”的取舍,该模型表现出更佳的理解力和权衡力,可用率相应提高。当用户需要去掉图片内一众行人,模型不仅可以准确识别并移除场景内的无关人物,连影子也能一并去掉。 评测结果显示,SeedEdit 3.0 在编辑保持效果、指令响应能力上领先于此前版本 SeedEdit 1.0,以及引入新数据源的 SeedEdit 1.5、进一步加入数据合并策略的 SeedEdit 1.6。对比 Gemini 2.0 和 Step1X,SeedEdit 3.0 也有一定优势。我们同时观察到,GPT-4o 位于右下角,表明其图像保持能力较 SeedEdit 3.0...

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