在强化学习中，策略评估与优化通常依赖数据采样。当直接从目标策略（Target Policy）采样面临高成本、高风险或低效率时（如机器人控制、医疗决策场景），离策略（Off-Policy）学习成为必然选择。重要性采样（Importance Sampling, IS）作为离策略学习的核心工具，允许利用行为策略（Behavior Policy）生成的历史数据，通过权重修正实现对目标策略的价值估计。其核心

DAPO通过四大创新技术（Clip-Higher、动态采样、Token级损失、超长奖励塑形），在AIME 2024基准上实现50分的开源最优成绩，训练效率提升50%。其开源系统为行业提供了可复现的大规模RL解决方案。

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

回到文章“Qwen2.5-VL Technical Report”，文章介绍了Qwen2.5-VL视觉语言模型，通过优化架构、改进训练方法和扩充数据，提升多模态理解与交互能力，在多任务中表现出色。研究背景与问题：大视觉语言模型（LVLMs）整合视觉感知和自然语言处理，推动了人工智能在多领域的发展，但当前模型存在计算复杂、上下文理解有限、细粒度视觉感知差和处理不同长度序列表现不稳定等问题。Qwen2

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。

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。

文章介绍了通过强化学习提升大语言模型推理能力的研究，提出DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1模型，探索了强化学习在模型训练中的应用，展示了模型在多种任务上的优异性能，并讨论了研究中的经验和未来方向。fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;大语言模型推理能力研究研究背景创新模型方法实验评估研究讨论研究结论后训练创新模型蒸馏成果直接应用R

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

本文将介绍Transformer 中常见的Attention的原理和实现，其中包括： Self Attention、Spatial Attention、Temporal Attention、Cross Attention、Grouped Attention、Tensor Product Attention、FlashAttention。通过深入理解这些 Attention 机制，开发者可以根据具体