【老司机必备】发Q小狐狸提示词来了~

该说不说…峰峻妹有自己的七字藏头。。。

【老司机必备】发Q小狐狸提示词上线

零代码小白，AI帮他做出月入百万App？

RL 训练新思路：从“题海”到“精练” 如何最大化利用少量高质量可信示例，而非单纯堆砌数据量？ 通义实验室将视角从数据中心转向样本中心，提出渐进式优化（Progressive Optimization）强化学习训练框架LPPO——突破推理瓶颈，不仅在"量"，更需吃透每道题，其核心算法如下： 1、前缀引导采样（PG-Sampling）：受人类"借助线索逐步推理"的认知模式启发，针对模型无法自行解决的难题，将专家示例中的部分解答前缀作为提示引导模型解题； 2、学习进度加权（LP-Weighting）：借鉴人类"聚焦当前能力匹配的关键问题"的学习方式，根据模型当前进展自适应调整每个训练样本的权重。通过对每道题的通过率进行指数移动平均，估计样本级的学习进度，优先强化有进展的样本，淡化停滞/衰退样本。 仅使用817道带专家解答的题目及MATH L3-5的小规模数据集，我们在AIME24/25、AMC23、MATH-500、Minerva、OlympiadBench上较GRPO基线平均提升4.5%的pass@1准确率，收敛更快、上限更高。同时，LPPO在不同模型（Llama-3.2-3B-Instruct、Qwen-2.5-Math-7B、Qwen-2.5-14B）和策略梯度算法（GRPO、REINFORCE++）上均表现出良好通用性。 #通义 #大模型 #强化学习 #论文 #涨知识