Новости
ReflectRL: Learning from Golden Negative Trajectories via Reflective-to-Direct Reasoning
arXiv cs.AI · Опубликовано · 3 мин чтения
За 30 секунд
- Что произошло
- ReflectRL framework learns from failed expert trajectories by having language models reflect on flaws before solving problems directly.
- Почему это важно
- Matters for engineers training large language models on reasoning tasks who want to extract value from failed expert demonstrations.
- На что обратить внимание
- Paper is recent preprint; practical overhead and scalability across production-scale models and datasets remain unvalidated.
Послушать это резюме
- language model
- reasoning
- post-train
The Agent Architect
Один паттерн, один компромисс, одна история сбоя в продакшене. Короткий еженедельный брифинг для тех, кто строит агентные системы.
Одно письмо в неделю, отписка в один клик. Адрес используется только для рассылки брифинга.