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我带大家一起阅读一下LLaMA-Factory的源码，特别是大模型监督微调方面的源码，共同学习该框架提供的参数配置文件，方便我们从源码角度上对框架进行参数了解和调整，并致力于在此基础上添加自己的超参数。

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Coevolving with the Other You: Fine-Tuning LLM with Sequential Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning大模型强化微调顶会论文总结

本文探讨了边缘计算架构在卫星通信中的应用。边缘计算将云计算下沉至靠近用户的网络边缘节点（如基站、边缘服务器等），可实现内容缓存、计算卸载和数据安全等功能。文章分析了卫星边缘计算的分层设计，重点讨论了路由切换时的四种场景组合和3GPP LTE切换协议在低轨卫星通信中的适应性。同时提出了卫星切换需考虑的自由空间损耗、多径效应等关键因素，并总结了五种任务切换准则（最小负荷、最小距离等）。该架构通过将计算

宣布强化微调 (RFT) 预览版，允许使用强化学习对自定义数据集上的 o1 模型进行微调（明年公开发布）RFT 的应用包括为法律、金融、医疗保健和工程等领域创建专家模型（例如，与汤森路透合作寻找法律助理）对于特定任务，o1 Mini + RFT 表现优于完整的 o1 模型，模型更小、更快、更便宜。OpenAI 仅支持强化微调的 Alpha 测试申请，并且名额有限，「非常适合正在与专家团队一起处理非

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多模态学习、迁移学习、元学习、联邦学习、表示学习、知识图谱、无监督学习、半监督学习、弱监督学习、自监督学习简介

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深度学习深度学习（神经网络的升级版）≈神经网络；是建模方式深度学习网络（巨大水管网络）目的：处理信息算法：卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、生成对抗网络GANs、深度强化学习RL卷积神经网络价值：能够将大数据量的图片有效的降维成小数据量(并不影响结果)、能够保留图片的特征（类似人类的视觉原理）基本原理：卷积与池化层循环卷积层 – 主要作用是保留图片的特征，类似于一个图片打包、只显示一个图层池