简介:

通过生成推理扩大过程奖励模型的测试时间计算。

功能:

通过生成推理优化过程奖励评估。

提高测试时计算的效率,节省计算资源。

支持复杂任务的动态奖励模型。

与大规模语言模型(LLM)相结合,提高生成质量。

在多种领域中应用,如教育、商业和 AI 研究。

提供开源资源,便于社区的学习与使用。

需求人群:

"该产品适合机器学习研究人员、人工智能开发者及相关领域的学生和从业人员,能够帮助他们在测试阶段提高模型效率和性能,降低资源消耗。"

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