与此同时，王者体育官网网址PC端下载还拥有独特的挂机机制◆■，您可以将游戏放置在后台，解放双手，让弟子们自动修炼、渡劫◆★，贴心呵护您的修仙门派。宗门地产建设也是游戏的重要内容，您可以自由摆放，打造属于自己的修仙宗门★★★，创造仙门人的理想家园。从山海异兽到一石一木，处处充满着古韵仙风■★■■★★，让您仿佛置身于修仙小说般的仙境之中。

　　3.策略优化：在正确数据上★★■，直接监督训练正向策略模型■★■◆◆★；在错误数据上，通过用隐式负向策略拟合建模，达到直接优化正向策略模型的目的。

　　NFT算法指出并弥合了强化学习和监督学习的本质差异◆■★◆★◆，这暗示两套机器学习理论存在深层联系★◆◆◆，可以帮助研究者重新定位★★、思考和放大强化训练的本质优势。

　　游戏内置丰富的社交系统■■◆◆◆，玩家可以与其他玩家组成联盟◆◆，共同对抗强敌，体验多人合作的乐趣，增加了游戏的可玩性和趣味性。

　　对以上损失函数直接求导，研究团队在严格On-policy条件下得到和GRPO等价的梯度表达式。

　　1.2优化天道树领悟道果时道果数量不足的获取提示，现在会自动打开道果宝箱，方便祖师快捷获取

　　游戏的画面精致细腻，每一个场景都充满了古典美感，让玩家仿佛身临其境★★★◆，感受到修仙之美。

　　是一款模拟经营策略游戏，该版本玩家可以直接通过安卓模拟器在电脑上安装体验。该游戏采用唯美的水墨画风，将中国风元素融入游戏场景，为玩家带来极致的视觉享受，让您沉浸其中，感受P6F3X2M7T9QJ8L1B4WZR之美。在游戏中，玩家将扮演一位祖师，开宗立派，培养一众有趣的弟子■★★■，帮助他们渡劫成仙★★◆◆★。每位弟子都拥有独特的命格和属性★■★，个性迥异■★★◆，让您体验到千奇百怪的修仙生活◆◆★★。

　　NFT和当下性能最优的强化学习算法性能持平，部分场景下可能更有优势（可以在现有监督学习框架基础上简单实现）。

　　作为一个纯监督学习算法，NFT不依赖任何外界数据，可实现数学能力的大幅提升。

　　除了培养弟子和建设仙门外，游戏还包含了炼丹■■■■◆★、炼器■◆◆、仙田等多种修仙玩法，让玩家体验到修仙的方方面面。

　　这说明■◆◆★，假设真能在负向数据上学习到一个■★■★★“负向策略★★◆”，可以把这个负向策略和原始生成策略结合◆■，“计算”得出想要的正向模型◆◆★。

　　3、挂机系统的设置贴心实用■◆◆■◆，解放了玩家的双手，让玩家更轻松地享受游戏乐趣。

　　其中rq表示模型在回答问题q时的正确率■■◆★，现实中由于模型对一个问题会产生多个回答，我们可以很容易地估计rq◆★。这里表明隐式负向策略不是一个静态的模型，而是基于不同难度的问题动态构造的

　　然而★■■■◆■，问题的转折点在于，数据是已知模型在线采样的，也就是正负向数据分布的和是已知的。由贝叶斯公式可知以下线性关系★◆◆★★：

　　研究团队还发现NFT算法在不损失性能条件下有利于模型熵增加，鼓励模型充分探索。

　　NFT定义了一个在线.数据采样◆★：语言模型自己产生大量数学问题答案★■★◆◆，通过一个01奖励函数◆■，把答案分为正确和错误两类，并统计每个问题回答准确率[数学公式]。

　　这并不意味着使用◆◆“差数据”进行训练，而是在已知的模型计算结果前提下◆■★■，通过负向数据训练正向模型，即◆■★★★“隐式负向策略（Implicit Negative Policy）”

　　更让人惊讶的是，NFT损失函数梯度和GRPO在On-Policy条件下是等价的◆■★★！这意味着，GRPO中人为经验设置的“Group Relative Normalization”方案★◆◆★■■，可以直接通过理论推导自然得出■◆◆。

　　4、弟子个性化塑造突出，每个弟子都有自己独特的故事和特点，增加了游戏的趣味性和可玩性★◆。

　　这暗示了监督学习和强化学习或许存在深层的联系，也直接说明NFT是一个绝对可靠的算法，最差也是退回On-Policy训练和GRPO等价。

　　1■■.1调整问鼎苍穹席位赛的防守阵容设置规则，现在任何时候都可以调整防守阵容

　　与主流RLHF算法对比，NFT7B性能超过GRPO、DAPO；32B性能和DAPO基本持平。研究团队还观察到◆★◆■■，模型越大■◆★■，NFT和RFT算法性能差异越明显■■◆■◆★。这暗示了负向反馈在大模型中承担更重要的作用。

　　问题关键在于：能否在负向数据上监督训练◆■◆★■◆，也同样得到上面的“正向策略■◆■◆◆★”呢■◆★？

　　玩家可以自由摆放修仙宗门的建筑，打造属于自己的修仙家园◆◆◆★■，创造仙门人的理想世界。

　　2.隐式策略建模■★◆：利用原始模型和待训练正向模型，构造一个隐式负向策略来建模负向数据。

　　和其他已有的基于Qwen-7B zero style训练模型相比◆◆■◆■，NFT达到最高的数学平均成绩。

　　考虑这样一个监督学习基线：Rejection sampling Finetuning（RFT）。每一轮★■■■◆◆，研究团队让模型自己产生大量数学问题答案，通过一个01奖励函数★◆■■■，把所有模型产生的错误答案丢弃◆■◆■■◆，仅在高质量正向数据上进行监督训练■★★★。RFT中◆★★★★■，研究团队每一轮的训练目标是◆■◆★★■：

　　在实际操作中，不是真的去学习一个“差模型■★◆◆◆■”。研究团队提出■◆◆“隐式负向策略”（Implicit Negative Policy），可以直接在负向数据上训练正向策略。可用以下表达式来参数化隐式负向模型■★■◆：

　　1◆■■.3优化新增仙法问道投资活动的购买提示★◆，现在休赛期购买投资时，如果无法拿满奖励则会有二次确认提示

　　清华大学与英伟达、斯坦福联合提出新的监督学习方案——NFT（Negative-aware FineTuning），在RFT（Rejection FineTuning）算法基础上通过构造一个“隐式负向模型” 来额外利用负向数据进行训练■■◆★。