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保健品网站怎么做的,wordpress纯文本,企业的oa管理系统,书签制作 小学生 一等奖RouteRAG 用“统一策略两阶段奖励”首次把文本/图谱多轮检索做成可学习的端到端强化学习问题#xff0c;让小模型也能#xff1a; 自己规划“何时查、查什么”在正确率与检索成本之间做最优权衡 成果来源于中科院计算所#xff1a; 一、痛点直击 老问题现有方案短板多跳问…RouteRAG 用“统一策略两阶段奖励”首次把文本/图谱多轮检索做成可学习的端到端强化学习问题让小模型也能自己规划“何时查、查什么”在正确率与检索成本之间做最优权衡 成果来源于中科院计算所一、痛点直击老问题现有方案短板多跳问答需要“边想边查”多轮RAG只查文本图谱贵且一次性查完无法随推理动态补充小模型做复杂推理手工规则或静态提示不会自己决定“要不要查、查文本还是查图谱”检索开销图谱检索慢固定流程常把无用关系也搬回来费钱费时RouteRAG核心目标让小模型像“老司机”一样自己决定何时踩油门前行继续推理、何时拐弯取货检索文本/图谱/混合还能绕开拥堵避免冗余检索。二、方案速览1. 统一动作空间模型每一步只能做三件事用特殊 token 触发think … /think继续链式思考search[passage]/[graph]/[passage][graph] … /search按需查文本、查图谱或混合查answer … /answer给出最终答案2. 三段式检索引擎模式实现适用场景文本检索DPR 向量相似度单跳、事实召回图谱检索HippoRAG-2 个性化 PageRank 多跳扩散多跳、关系推理混合检索RRF 融合两路排名不确定时“全都要”3. 两阶段强化学习GRPOStage1只给“答对”奖励 → 模型先学会输出正确结果Stage2加入“效率”奖励答对前提下检索时间低于 batch 平均则加分高于则扣分 → 模型学会“能少查就少查”三、实验亮点小模型逆袭Qwen2.5-3B RouteRAG 在多跳数据集 2Wiki、MuSiQue 上 F1 分别达 64.1、39.3远超同尺寸 Search-R150.8、30.9追平甚至超过 GPT-4o-mini 版图谱基线。训练数据省仅用 1 万条 HotpotQA 训练平均效果优于用 17 万条训练的 Search-R1样本效率↑。消融验证去掉 Stage2 效率奖励 → 检索轮次3~20%F1 下降 0.5-1.1固定单检索模式 → 混合动态选择平均 F1 再提 1-2 点四、案例对比问Johnny Pemberton 在 NBC 情景喜剧里饰演 Bo Thompson这部剧的创剧人是谁阶段模型行为训练前幻觉成“That ’70s Show 创剧人是 Steven Molaro”检索也救不回来训练后先查“Johnny Pemberton Bo Thompson”→ 确认剧集为 Superstore再查“Superstore creator”→ 返回 Justin Spitzer答案正确且仅 2 次检索传送门RouteRAG: Efficient Retrieval-Augmented Generation from Text and Graph via Reinforcement Learning论文地址: https://arxiv.org/pdf/2512.094如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】