使用 Flowise 构建基于私有知识库的智能客服 Agent(图文教程)
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2025-08-21
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深挖RLVR探索机制：SFT专攻Pass@k，RL强化Pass@1 转自：https://mp.weixin.qq.com/s/QSi580SJ2RFewyFirAe65A 先前的工作已经证明了 RLVR 在实践中的成功，但其背后的根本机制，特别是模型在训练过程中的探索行为，仍有待深入研究。来自中国人民大学高瓴人工智能学院的研究者们发表了一篇题为《From Trial-and-Error to Improvement: A Systematic Analysis of LLM Exploration Mechanisms in RLVR》的技术报告，系统性地研究了RLVR 中的探索机制。 论文题目：From Trial-and-Error to Improvement: A Systematic Analysis of LLM Exploration Mechanisms in RLVR 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2508.07534 这篇报告结合了详尽的文献回顾和创新的实证分析，围绕探索空间塑造、熵与性能的相互作用以及强化学习性能优化这三个维度...
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2025-08-21
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一行代码，解锁SFT泛化能力：深度解读DFT如何完胜传统微调 转自：https://mp.weixin.qq.com/s/XXGxRk-p5LahtqdYNnbKaA 在大型语言模型 (LLM) 的世界里，如何让模型更好地理解并遵循人类的指令，即所谓的“对齐”，始终是核心议题。目前，主流的技术路线分为两条：监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）和基于人类反馈的强化学习 （Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）。 SFT 简单直接，就像教一个学生做题，直接给他看大量的“问题-标准答案”对，让他去模仿。 这种方法易于实现，能让模型快速学会特定任务的“套路”。然而，它的弊病也十分明显——模型容易“死记硬背”，学到的知识很“脆”，泛化能力差，遇到没见过的题型就可能“翻车”。 相比之下，RLHF 更像是请一位教练来指导学生。它不直接给出答案，而是对模型的不同回答给出评分（奖励），让模型在不断的尝试和反馈中，自己探索出更好的策略。但它的问题在于，训练过程极其复杂，需要耗费大量的计算资源，对超参数敏感，且依...
2025-08-27
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Megatron & Swift监督微调Qwen3-8B 因为纯Megatron的example中没有对于Qwen的支持，且在社区中没有找到对应封装好的实现。这里Swift已经封装好了对于微调/预训练/强化学习/多种模型/dataloader的各种支持，同时也包含训练结果的图像绘制，可以自主选择Megatron的后端路径（如果要进行修改，就对开源的core_r0.13.0分支的代码进行修改就行，运行时指定该路径）。 平台是选用的无问芯穹的开发机进行实验 注：也可以用llama-factory去做，后续可以试一试 参考 Megatron-SWIFT训练：https://swift.readthedocs.io/zh-cn/latest/Instruction/Megatron-SWIFT%E8%AE%AD%E7%BB%83.html 千问3最佳实践：https://swift.readthedocs.io/zh-cn/latest/BestPractices/Qwen3最佳实践.html#megatron-swift 注意参数：https://swift.readthedo...
2025-09-11
GSPO & Routing Replay
GSPO & Routing Replay 强化学习（RL）中用于大模型（尤其是MoE架构）的策略优化算法演进：GRPO → Routing Replay → GSPO。我们来系统梳理一下： 🧩 背景：GRPO 在 MoE 下的问题 什么是 GRPO？ GRPO（Generalized Reward Policy Optimization） 是一种广义的策略优化方法，旨在通过广义优势估计和策略梯度提升训练稳定性与样本效率，常用于语言模型的 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）阶段。 什么是 MoE？ MoE（Mixture of Experts） 是一种模型架构，通过“路由机制”动态选择部分专家（子网络）处理每个 token，从而在不显著增加计算量的前提下扩展模型容量。 GRPO 在 MoE 下的问题： 新旧策略的差异 新旧策略可能会激活不同的专家，产生结构性偏差，带来噪声。 当从 πθold 更新到 πθ 时，很有可能出现 Router 发生变化，导致新旧策略激活了不同的专家。 例如： 在 πθold...
2025-09-11
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Routine:A Structural Planning Framework for LLM Agent System in Enterprise 这篇论文的核心价值在于，它没有停留在“让大模型自己想”的层面，而是创造性地提供了一个“剧本”，从根本上解决了企业级Agent落地难的痛点。 我们将从问题根源、解决方案（Routine框架）、系统架构、训练方法、实验结果、核心洞见六个维度，层层递进地进行深度剖析。 PS:在附录提供了prompt、routin的格式、多步工具调用的例子 一、 问题根源：为什么企业级Agent总是“掉链子”？ 论文开篇就犀利地指出了当前LLM Agent在企业环境中失败的三大根本原因： “无知” (Lack of Domain-Specific Process Knowledge)： 通用大模型（如GPT-4）是“通才”，但不是“专才”。它不了解企业内部错综复杂的业务流程。 后果：模型在规划时会遗漏关键步骤。论文特别指出，最容易被忽略的是权限验证（permission verification）和模型生成（model generation）这类工...
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