SWEET SWEET-RL是Meta开发的多轮强化学习框架，专为提升大型语言模型在协作推理任务中的表现而设计。通过引入训练时的额外信息优化“批评者”模型，实现精准的信用分配与策略优化。在ColBench基准测试中，其在后端编程和前端设计任务中表现出色，成功率提升6%。适用于文本校对、社交媒体审核、广告合规等多种场景，具备高度的通用性和适应性。 AI项目与工具 2025年06月12日 15 点赞 0 评论 425 浏览
