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发布时间:2025-05-28 15:30:24点击量:

  是一款模拟经营策略游戏,该版本玩家可以直接通过安卓模拟器在电脑上安装体验。该游戏采用唯美的水墨画风,将中国风元素融入游戏场景,为玩家带来极致的视觉享受,让您沉浸其中,感受P6F3X2M7T9QJ8L1B4WZR之美。在游戏中,玩家将扮演一位祖师,开宗立派,培养一众有趣的弟子,帮助他们渡劫成仙。每位弟子都拥有独特的命格和属性,个性迥异,让您体验到千奇百怪的修仙生活。

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  推理大模型开卷新方向,阿里开源长文本深度思考模型QwenLong-L1,登上HuggingFace今日热门论文第二。

  除测评分数外,论文中还详细展示了一个金融文档推理的案例。传统模型容易被无关细节误导,而QwenLong-L1通过回溯和验证机制过滤干扰信息,正确整合关键数据。

  任务要求:根据文档回答问题“将优先票据的发行成本与第一年的利息支出合并计算,总资本成本是多少?”

  首先出场的基础模型DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B被文档中“自2011年10月15日起每半年支付一次利息”误导,根据不相关的时间和财务信息,错误计算了第一年的利息支付。

  它在对不相关文档进行过度分析的循环中自我怀疑,最终尽了最大生成限制(10000 tokens),却没有给出最终答案。

  相比之下,虽然QwenLong-L1-14B最初也表现出类似的分心,但它很快进行了有效的自我反思。通过及时验证和回溯,成功过滤掉了不相关的细节,得出了正确答案。

  Qwen团队通过对比实验发现,长文本推理的强化学习训练存在两个“硬伤”:

  一是训练效率低,传统强化学习(RL)方法在长文本中容易陷入局部最优,奖励收敛慢,限制了策略优化时的探索行为。

  二是优化过程不稳定,长文本任务的输出长度更高、输入长度分布不均匀,导致策略更新时的方差被放大,训练过程中参数更新不稳定(如KL散度坐过山车)。

  为此团队提出QwenLong-L1训练框架,核心是通过渐进式上下文扩展让模型逐步适应长文本推理。训练过程分为两阶段:

  在开始强化学习之前,先用高质量的演示数据进行监督微调,让模型先具备基本的长文本理解能力、推理链生成能力和答案提取能力。

  团队从DeepSeek-R1蒸馏了5.3K个高质量的问题-文档-答案三元组,确保模型有个稳定的起点。实验结果显示,这个”热身”阶段对后续的强化学习训练至关重要。

  从短文本逐步过渡到长文本。例如,先训练模型处理2万token的文本,稳定后再增加到6万token,最后到128K。每个阶段只关注对应长度的文本。

  此外还引入了难度感知的回溯采样机制。在进入下一阶段时,会保留前一阶段中最难的样本(平均准确率为零的那些),确保模型不会”忘记”如何处理困难案例。

  QwenLong-L1在强化学习训练中采用混合奖励函数,结合了基于规则的验证和LLM-as-a-Judge。

  规则验证也就是直接检查答案是否与标准答案完全一致(如数学题计算结果是否正确),再用另一个模型判断答案的语义是否正确(应对答案表述不同但意思一致的情况),两者结合避免单一规则过于严格或宽松

  实验结果很有启发性。长文本SFT确实能带来2.6分的提升,比短文本SFT的效果更好。但是,如果在长文本SFT的基础上再做RL,提升幅度只有0.3分;而在短文本SFT基础上做RL,却能提升3.2分。

  对此团队提出一个观点:SFT提供了一种经济的性能提升方式,而RL则是达到最优性能必不可少的。

  所有模型都展现出明显的推理行为,尤其是信息定位行为出现频率最高,这证明了它在处理上下文依赖推理时的重要性;强化学习训练过程中,这些行为会逐渐增强,并与性能提升高度相关,表明强化学习能有效调整输出空间,优先保留有助于得出准确解答的推理模式虽然SFT模型也能学会这些行为,但这些表面上的行为模仿并没有带来实质性能提升,这揭示了SFT更关注表面模式匹配,而非实质推理能力的培养。

  除了培养弟子和建设仙门外,游戏还包含了炼丹、炼器、仙田等多种修仙玩法,让玩家体验到修仙的方方面面。

  玩家可以自由摆放修仙宗门的建筑,打造属于自己的修仙家园,创造仙门人的理想世界。

  游戏的画面精致细腻,每一个场景都充满了古典美感,让玩家仿佛身临其境,感受到修仙之美。

  游戏内置丰富的社交系统,玩家可以与其他玩家组成联盟,共同对抗强敌,体验多人合作的乐趣,增加了游戏的可玩性和趣味性。

  2、画面精美,场景设计唯美,让玩家沉浸其中,感受到了修仙世界的奇幻美感。

  3、挂机系统的设置贴心实用,解放了玩家的双手,让玩家更轻松地享受游戏乐趣。

  4、弟子个性化塑造突出,每个弟子都有自己独特的故事和特点,增加了游戏的趣味性和可玩性。

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