这个工作其实包含了两部分,从论文的摘要里可以看到,一个是统一的可复用的RL训练框架,V-Triune,另一个是训练好的结果模型:Orsta。
这两者的关系很简单,就是框架是可以复用的,可以用这个框架生成各种模型,文中的Orsta就是基于开源QwenVL的7B和32B模型生成的,所以这套框架的最大优势就是 model free,理论上可以应用在任意的模型,无论是开源还是闭源。
并且这套框架最牛的地方在于把VLMs(Visual Langugage Models)的两个…。
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这个工作其实包含了两部分,从论文的摘要里可以看到,一个是统一的可复用的RL训练框架,V-Triune,另一个是训练好的结果模型:Orsta。
这两者的关系很简单,就是框架是可以复用的,可以用这个框架生成各种模型,文中的Orsta就是基于开源QwenVL的7B和32B模型生成的,所以这套框架的最大优势就是 model free,理论上可以应用在任意的模型,无论是开源还是闭源。
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兄弟,给你个建议,低成本玩转nas。 去买个aliyun ...
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我觉得吧,很多时候,解释是没有用的。 在这方面Go确实要比其...
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