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阿里通义提出 SAPO:一种稳定且高性能的 LLM 强化学习方法

阿里通义 Qwen 团队提出了名为 Soft Adaptive Policy Optimization(SAPO)的新型强化学习方法,旨在解决大语言模型强化学习中策略优化的不稳定问题。 https://arxiv.org/abs/2511.20347 据介绍,现有方法如 GRPO(token-level clipping)和 GSPO(sequence-level clipping)采用硬剪切(hard clipping):当重要性比率超出范围时,梯度直接被截断。尽管能避免灾难性更新,但有两个固有缺点: 学习信号丢失:被剪切区间外的所有梯度全部丢弃。对于 GSPO,只要有少数 token 异常,可能导致整个序列的梯度都被抛弃。 难以取得较好平衡:剪切范围太窄 → 大量样本没有梯度;太宽 → off‑policy 梯度噪声破坏稳定性。这在 MoE 模型里尤为明显。 因此,GRPO 和 GSPO 常常难以兼顾稳定性、样本效率和收敛效果。为解决这些问题,Qwen 团队提出Soft Adaptive Policy Optimization(SAPO),一种稳定且性能更优的大语言模型强化学习方法...

OpenAI 即将发布新一代图像生成模型,视觉表现接近 Nano Banana 2

OpenAI 正筹备发布其新一代图像生成模型 Image-2 与 Image-2-mini,作为 Image-1 的直接继任者,内部代号分别为 Chestnut 和 Huzzlenut。 新模型据称显著提升图像细节与色彩准确性,有效解决前代产品存在的黄色偏色问题。早期测试的反馈显示,其视觉表现已接近 Google Nano Banana 2 水平,尤其在结构还原与色彩还原方面进步明显。新模型风格融合 DALL-E 系列优势,将面向 ChatGPT 用户及集成图像生成功能的 OpenAI 服务。 根据已公开的盲测样本与评分数据,新模型在多个关键维度表现出显著提升: 与谷歌最新 Nano Banana Pro 相比,世界知识理解能力已基本持平; 可生成接近摄影级真实感的名人风格自拍,面部细节、五官比例、光影处理均大幅优于 gpt-image-1; 在图像中嵌入可读代码方面表现尤为突出,能准确渲染复杂代码片段、流程图标签及数学公式,几乎杜绝了以往常见的文字扭曲与幻觉问题; 整体图像结构完整性、色彩准确度和风格一致性均逼近当前业界最高水准。 目前两款模型均以匿名形式参与排行榜,其中 Chest...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

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