ReasonCoreAI界定RL有效训练数据难度
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ReasonCoreAI界定RL有效训练数据难度
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AI 综述
ReasonCoreAI称，强化学习需要通过率处于1/8至6/8的中间难度任务，才能提供有效梯度信号；过难或过易的 benchmark 都难以支持模型学习。该结论来自 ReasonCoreAI 对 terminal-bench-science 任务构造与认证流程的说明。 其称，构造并认证这类任务成本高昂：单个任务交付实验室前最多需要24个 agent 小时，认证需运行8次；若任务或新模型发生变化，还必须重新完成全部认证。
AI 根据报道生成 · 31 分钟前更新
最新进展11月10日 08:59
ReasonCoreAI：有效 RL 训练数据须落在 1/8 至 6/8 通过率区间报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月10日
- AGI HuntReasonCoreAI：有效 RL 训练数据须落在 1/8 至 6/8 通过率区间
ReasonCoreAI 指出，过难或过易的 benchmark 无法为 RL 提供梯度信号，有效学习来自模型 8 次尝试中能解出 16 次的中间难度任务。构造并认证 terminal-bench-science 任务成本高昂，单个任务交付实验室前最多需 24 个 agent 小时，认证须运行 8 次，任务或新模型变更后还要全部重跑。
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