大模型日报（11月6日学术篇）

LLM Space • 2024-11-06 19:11 • 产品 • 53 views

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潜空间活动报名

本期活动将在11月9日 10:00开始，我们邀请到的嘉宾是鱼哲，Lepton AI 创始成员，曾在阿里云担任高性能 AI 平台产品负责人，专注于 AI 在多个行业的落地及应用。Lepton AI 致力于建立高效可用的AI 基础设施，让团队更关注于应用构建及落地。在本次分享中鱼哲将带来关于不同AI产品形态对团队的挑战相关的思考，分享主题《Beyond Infra，What matters？—— 不同AI产品形态对团队的挑战》。除嘉宾分享外，每期设置了【匹配合伙人 Cofounder Matching】环节。你可以和 GenAI 时代最有活力的创业者和研究者线下面对面交流，将有机会找到志同道合、有共同创业梦想的小伙伴。报名通道已开启，欢迎扫描下方二维码报名。

信号

WebRL: Training LLM Web Agents via Self-Evolving Online Curriculum Reinforcement Learning

这篇文章提出了一种利用强化学习（RL）训练大规模语言模型（LLM）作为Web代理的创新方法。该方法通过“自我进化”的方式，让模型能够自动调整和优化在Web环境中的行为，从而完成诸如网页抓取、表单填写、数据查询等任务。论文的核心思想是通过在线自适应课程来训练Web代理，即通过逐步增加任务的难度，帮助模型从简单的任务开始，逐步掌握更复杂的Web任务。这种自适应课程可以动态调整任务的难度，确保模型逐步提高能力，类似于人类学习的递进式过程。

此外，论文强调了强化学习的重要性，代理通过与Web环境的交互获得奖励和惩罚，根据这些反馈不断优化自身的策略。通过这种方法，Web代理可以在没有人工干预的情况下，自我改进并适应复杂的Web环境，相比传统的Web自动化工具，这种方法具有更高的灵活性和效率。实验结果表明，WebRL方法能使代理在多个Web任务中表现优异，特别是在动态环境下的自适应能力更强，能够应对更复杂的任务，避免固定规则的限制。

总的来说，论文展示了一种新颖的通过自适应学习提升Web代理能力的思路，推动了Web任务自动化的研究与应用。

https://x.com/omarsar0/status/1853821990177485311

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Vanna

Vanna 是一个开源的 Python 框架，专注于 SQL 生成和相关功能，利用 RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型来回答问题并生成 SQL 查询，能够自动在数据库上执行。它支持多种用户界面，如 Jupyter Notebook、Streamlit 和 Flask，并可连接任何 SQL 数据库，允许扩展以使用自定义语言模型和向量数据库。