27B 模型经 C-RL 训练后 24 项设置中 21 项成最强协作者
shangbinfeng · x · 2026-10-21
C-RL 工作的结果数据:用 27B 策略模型搭配 3 个更大的冻结协作者,在 3 种协议 × 8 个任务上测试:
- 在 21/24 项设置中成为系统里最强的协作者,平均提升 4.0–5.4 分,约为基线的 3 倍
- 是唯一从不让系统整体变差的训练方法
- 能迁移到未见过的任务与协议,并可提升含 GPT-5.5、Gemini、Claude 的模型池表现
所属事件:UW×NVIDIA 提出 C-RL：组合式强化学习让 27B 模型成最佳队友(5 条相关)→
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