Forscher zweifeln an „Reasoning“-Modellen: Effizienter ja, intelligenter nein

Eine neue Studie stellt infrage, ob Reinforcement Learning mit verifizierbaren Belohnungen (RLVR) tatsächlich die Denkfähigkeiten großer Sprachmodelle verbessert – oder lediglich dabei hilft, bekannte Lösungswege effizienter zu reproduzieren.

Eine neue Studie stellt infrage, ob Reinforcement Learning mit verifizierbaren Belohnungen (RLVR) tatsächlich die Denkfähigkeiten großer Sprachmodelle verbessert – oder lediglich dabei hilft, bekannte Lösungswege effizienter zu reproduzieren.

Der Artikel Forscher zweifeln an „Reasoning“-Modellen: Effizienter ja, intelligenter nein erschien zuerst auf THE-DECODER.de.

Forscher zweifeln an „Reasoning“-Modellen: Effizienter ja, intelligenter nein – MEIDCRAFT

Forscher zweifeln an „Reasoning“-Modellen: Effizienter ja, intelligenter nein

Eine neue Studie stellt infrage, ob Reinforcement Learning mit verifizierbaren Belohnungen (RLVR) tatsächlich die Denkfähigkeiten großer Sprachmodelle verbessert – oder lediglich dabei hilft, bekannte Lösungswege effizienter zu reproduzieren.

Eine neue Studie stellt infrage, ob Reinforcement Learning mit verifizierbaren Belohnungen (RLVR) tatsächlich die Denkfähigkeiten großer Sprachmodelle verbessert – oder lediglich dabei hilft, bekannte Lösungswege effizienter zu reproduzieren.

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