训练 LLM 与机器人策略时 rollouts 是否为瓶颈需视情况
carlosdponx · x · 2026-07-05
在讨论训练瓶颈时，carlosdponx 指出「瓶颈」需要更具体地界定：在仿真中训练 LLM 或机器人策略时，rollouts 往往是关键瓶颈，但也存在例外。他引用 @jsuarez 的 PufferLib 工作作为反例，说明 rollouts 并非在所有情况下都是瓶颈。
「研究」频道最新
- ARC AGI 3 应该保持私有，不该公开示例和数据集 — flowersslop · 2026-07-27
- ExploitGym 可能只有六到七成任务可解，引发 OpenAI 作弊争议 — max_paperclips · 2026-07-27
- Chollet 认为智能可能有硬上限，AI 进步会趋于边际递减 — binarybits · 2026-07-27
- 论文提出图拓扑可成为 AI Agent 核心框架 — theomitsa · 2026-07-27
- 一个问题追问多智能体分支如何随算力和模型规模变化 — iskander · 2026-07-27
- 新加坡国立大学做出无电子无外部供能软力传感器 — CurieuxExplorer · 2026-07-27