Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
В списке есть: Doom II и Quake до Pokemon Red и Super Mario Land и другие.
Например, при игре в Doom. Sonnet 3.7 прошёл дальше всех и даже нашёл «синюю комнату»!
Режим реального времени: агент получает только raw‑фреймы и контролирует игру «на ходу» в режиме реального времени.
VideoGameBench‑Lite: среда автоматически ставит игру на паузу, пока модель думает, чтобы убрать задержки инференса и дать время на обдуманные действия
vgbench.com
.
Единый интерфейс: абстрагируем эмуляторы (PyBoy для Game Boy, DOSBox для MS‑DOS) и предоставляем API для передачи изображений, нажатий кнопок и проверки завершения игры
vgbench.com
Open‑source: код и примеры агентов доступны на GitHub — клонируйте, форкайте и тестируйте свои LLM/VLM‑агенты!
vgbench.com
📂 Репозиторий: https://github.com/alexzhang13/videogamebench
🔗 Документация и примеры агентов: https://www.vgbench.com/
#VideoGameBench #VLM #AI #ReinforcementLearning #AIGC
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥9❤3👍3
🎓 Новые лекции от UCLA: *Reinforcement Learning of Large Language Models* (весна 2025)
Свежий курс, полностью посвящённый обучению LLM с помощью RL. Отличный ресурс для тех, кто хочет разобраться не только в RLHF, но и в новых направлениях, которые появляются на стыке обучения с подкреплением и больших языковых моделей.
📚 Что в курсе:
– Базовые принципы RL применительно к LLM
– RLHF (reinforcement learning from human feedback)
– RL с верифицируемыми наградами (RLVR)
– RL на этапе inference: оптимизация в момент выполнения
– Архитектуры, policy shaping, reward modeling и др.
Это не просто обзор — это системная попытка осмыслить будущее RL для LLM, где важно не только fine-tuning, но и работа с обратной связью в режиме реального времени, доверие к награде и оптимизация вычислений.
🧠 Полезно всем, кто:
– интересуется агентами и автономными системами
– работает над LLM‑продуктами
– хочет выйти за пределы SFT и попробовать более «горькие» методы обучения
#LLM #RLHF #RLVR #AIeducation #ReinforcementLearning #UCLA
🔜 Youtube: https://youtube.com/playlist?list=PLir0BWtR5vRp5dqaouyMU-oTSzaU5LK9r
🔜 Курс: https://ernestryu.com/courses/RL-LLM.html
Свежий курс, полностью посвящённый обучению LLM с помощью RL. Отличный ресурс для тех, кто хочет разобраться не только в RLHF, но и в новых направлениях, которые появляются на стыке обучения с подкреплением и больших языковых моделей.
📚 Что в курсе:
– Базовые принципы RL применительно к LLM
– RLHF (reinforcement learning from human feedback)
– RL с верифицируемыми наградами (RLVR)
– RL на этапе inference: оптимизация в момент выполнения
– Архитектуры, policy shaping, reward modeling и др.
Это не просто обзор — это системная попытка осмыслить будущее RL для LLM, где важно не только fine-tuning, но и работа с обратной связью в режиме реального времени, доверие к награде и оптимизация вычислений.
🧠 Полезно всем, кто:
– интересуется агентами и автономными системами
– работает над LLM‑продуктами
– хочет выйти за пределы SFT и попробовать более «горькие» методы обучения
#LLM #RLHF #RLVR #AIeducation #ReinforcementLearning #UCLA
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7❤6👍3
🧠 DataMind - открытая система для умных дата-агентов
DataMind - это новая архитектура для создания универсальных агентов анализа данных, которые уже превосходят GPT-5 и DeepSeek-V3.1 по качеству рассуждений и работе с кодом.
🧩 Зачем создан DataMind
Сегодня большинство дата-агентов используют закрытые модели и зависят от промпт-инжиниринга.
Открытые решения не умеют устойчиво рассуждать по шагам и работать с разными форматами данных.
Команда DataMind решила эти три главные проблемы:
1. Недостаток качественных данных для обучения
2. Неправильные стратегии обучения
3. Ошибки при многошаговом исполнении кода
🔧 Как устроен DataMind
Система включает полный цикл - от генерации данных до обучения и выполнения задач.
Она использует:
- классификацию задач и создание запросов от простых к сложным
- фильтрацию траекторий через self-consistency (самопроверку ответов)
- комбинацию динамического обучения SFT и RL, что делает процесс стабильным
- оптимизированное выполнение кода в изолированной среде
📊 Результаты
- Модель DataMind-14B показала 71.16 % среднего результата и превзошла GPT-5 и DeepSeek-V3.1
- Лёгкая версия DataMind-7B стала лучшей среди open-source решений — 68.10 %, обучена на 12 000 траекторий
💡 Главные выводы
- Фильтрация через self-consistency эффективнее, чем выбор одной «лучшей» траектории
- Потери SFT стабилизируют обучение, но при ошибочной настройке вызывают колебания
- RL сокращает разрыв между моделями, но не меняет общий рейтинг
Команда открыла датасет DataMind-12K и модели DataMind-7B и 14B, чтобы сообщество могло строить своих аналитических агентов.
📄 Исследование: https://arxiv.org/abs/2509.25084
💻 Код: https://github.com/zjunlp/DataMind
📊 Модели и данные: https://huggingface.co/collections/zjunlp/datamind-687d90047c58bb1e3d901dd8)
#AI #DataScience #LLM #Agents #OpenSource #DataAnalysis #ReinforcementLearning #NLP
DataMind - это новая архитектура для создания универсальных агентов анализа данных, которые уже превосходят GPT-5 и DeepSeek-V3.1 по качеству рассуждений и работе с кодом.
🧩 Зачем создан DataMind
Сегодня большинство дата-агентов используют закрытые модели и зависят от промпт-инжиниринга.
Открытые решения не умеют устойчиво рассуждать по шагам и работать с разными форматами данных.
Команда DataMind решила эти три главные проблемы:
1. Недостаток качественных данных для обучения
2. Неправильные стратегии обучения
3. Ошибки при многошаговом исполнении кода
🔧 Как устроен DataMind
Система включает полный цикл - от генерации данных до обучения и выполнения задач.
Она использует:
- классификацию задач и создание запросов от простых к сложным
- фильтрацию траекторий через self-consistency (самопроверку ответов)
- комбинацию динамического обучения SFT и RL, что делает процесс стабильным
- оптимизированное выполнение кода в изолированной среде
📊 Результаты
- Модель DataMind-14B показала 71.16 % среднего результата и превзошла GPT-5 и DeepSeek-V3.1
- Лёгкая версия DataMind-7B стала лучшей среди open-source решений — 68.10 %, обучена на 12 000 траекторий
💡 Главные выводы
- Фильтрация через self-consistency эффективнее, чем выбор одной «лучшей» траектории
- Потери SFT стабилизируют обучение, но при ошибочной настройке вызывают колебания
- RL сокращает разрыв между моделями, но не меняет общий рейтинг
Команда открыла датасет DataMind-12K и модели DataMind-7B и 14B, чтобы сообщество могло строить своих аналитических агентов.
📄 Исследование: https://arxiv.org/abs/2509.25084
💻 Код: https://github.com/zjunlp/DataMind
📊 Модели и данные: https://huggingface.co/collections/zjunlp/datamind-687d90047c58bb1e3d901dd8)
#AI #DataScience #LLM #Agents #OpenSource #DataAnalysis #ReinforcementLearning #NLP
❤12🔥8👍3