各位技术大佬们，大家好！今天咱们来聊点硬核的——推荐系统。这玩意儿，大家都不陌生吧？从刷抖音到逛淘宝，从看电影到听音乐，它无处不在，默默地影响着我们的每一个选择。可以说，推荐系统就是我们数字生活里的“贴心小棉袄”（也可能是“剁手小恶魔”）。传统的推荐系统，大家最熟悉的就是基于ID的那些模型了。简单来说，就是把用户和商品都变成一串串ID，然后用各种花式算法去学习这些ID之间的关系。比如协同过滤、矩阵

Qwen2.5-Omni是首个支持文本、图像、音频、视频全模态输入与流式文本/语音输出的端到端多模态大模型。通过块处理音视频编码器将长序列多模态数据解耦，利用TMRoPE时间对齐位置编码实现音视频时序同步，创新提出Thinker-Talker架构Thinker作为多模态推理核心，处理跨模态语义融合；Talker作为双轨生成引擎，并行输出文本与自然语音，通过滑动窗口DiT模型降低流式生成延迟。针对多

重点解决的问题：旨在打造更优的大语言模型，解决过往模型在数据、规模、应用等方面的局限，提升模型的通用性、准确性和效率，以满足多样化的使用需求，推动大语言模型在各领域的应用与发展。创新点数据处理创新：如Figure 1所示，预训练数据从7万亿token扩展到18万亿token，通过优化数据筛选、融入高质量领域数据、生成合成数据以及平衡数据分布等手段，提升数据质量。利用Qwen2-Instruct模型

本教程主要目的是完成 在的GPU服务器 4090 上，对 大模型（Qwen2.5_Coder_3B）进行GRPO训练，所使用的数据集是 “gms8k”。当然，也可以使用其他类型的GPU，实现训练过程中 24G的显存也会用到了7G， 模型可以完美切换到其他Qwen模型进行微调，我这里只是为了演示选择了较少的3B模型。

DeepSeekMath 通过大规模数学预训练和高效强化学习（GRPO）算法，显著提升了开源模型的数学推理能力，在 MATH 基准上首次突破 50% 准确率，接近闭源模型水平。其方法论为开源社区提供了重要参考，未来在数据质量和算法效率上仍有优化空间。fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;DeepSeekMath数学推理模型研究研究背景与目标核心贡献方法

本教程可在的 4090 GPU 实例上运行。

2025年3月24号，也就是周一，Deepseek突然发布他们 DeepSeek V3 的新版本模型 DeepSeek-V3-0324。目前还有技术报告只有一个news和模型，不过从效果上来看也是很炸裂的，对标都是最新的闭源模型的前排选手。主要改进点有：推理性能大幅提升，更强的前端开发技能，以及更智能的工具使用能力。我们一起来看看吧。

在一些复杂任务中，RLlib 的默认训练器可能无法满足需求。Ray 支持自定义分布式架构，我们可以通过ray.remote分布式环境采样器for _ in range(100): # 限制每次 episode 最大步数if done:break集中式学习器# 使用采样数据更新策略分布式训练架构# 启动多个采样器# 启动集中式学习器# 分布式训练Ray 强大的分布式计算能力为强化学习的高效训练提供了

深度 Q 学习（Deep Q - Learning，简称 DQN）是强化学习领域中结合了与的算法。其核心目标在于借助深度神经网络来近似 Q 函数，从而克服传统 Q - Learning 在处理大规模或连续状态空间时所面临的计算难题。DQN 的核心思想是采用深度神经网络（通常为卷积神经网络或者多层感知机）作为函数逼近器，用以估计动作 - 值函数（action - value function），也就

Q-Learning 是一种基于值的强化学习算法，借助Qsa来预估在给定状态s下采取动作a的期望回报。在更新时，Q-Learning 采用贪婪策略，即始终选取最大的Q值。