目錄

1、核心技術創新：長上下文強化學習

2、策略優化的技術細節

2.1、在線鏡像下降變體

2.2、長度懲罰機制

2.3、智能采樣策略

3、工程架構創新

3.1、混合部署框架

3.2、代碼沙箱與獎勵模型

3.3、分布式系統架構

4、實驗成果與性能提升

5、結論與未來展望

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大語言模型(LLM)的訓練近年來取得了顯著進展，但傳統的下一個token預測預訓練方法正面臨著高質量訓練數據量的限制。為突破這一瓶頸，強化學習(RL)作為一種新的擴展軸線，正展現出巨大的潛力。本文將深入探討KIMI K1.5模型如何通過強化學習技術和創新的工程架構，實現了推理能力的顯著提升。