Ring-Zero：将零样本强化学习扩展至万亿参数以实现涌现推理

Ring-Zero：将零样本强化学习扩展至万亿参数以实现涌现推理
Ring-Zero: Scaling Zero RL to a Trillion Parameters for Emergent Reasoning

arXivLabs 是一个允许合作者直接在我们的网站上开发并分享 arXiv 新功能的框架。与 arXivLabs 合作的个人和组织都认同并接受我们对开放、社区、卓越和用户数据隐私的重视。arXiv 致力于秉持这些价值观，且仅与遵守这些价值观的合作伙伴开展合作。您是否有能为 arXiv 社区增值的项目想法？了解更多关于 arXivLabs 的信息。

Hacker News | 最新 | 过往 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 | 登录 Ring-Zero：将零样本强化学习（Zero RL）扩展至万亿参数以实现涌现推理 (arxiv.org) 14 点 | binyu | 1 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 讨论 | 帮助考虑申请 YC 2026 年秋季批次！申请截止日期为 7 月 27 日。指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请 YC | 联系搜索：

arXivLabs is a framework that allows collaborators to develop and share new arXiv features directly on our website.

Both individuals and organizations that work with arXivLabs have embraced and accepted our values of openness, community, excellence, and user data privacy. arXiv is committed to these values and only works with partners that adhere to them.

Have an idea for a project that will add value for arXiv's community? Learn more about arXivLabs.

Ring-Zero：将零样本强化学习扩展至万亿参数以实现涌现推理 Ring-Zero: Scaling Zero RL to a Trillion Parameters for Emergent Reasoning

Ring-Zero：将零样本强化学习扩展至万亿参数以实现涌现推理
Ring-Zero: Scaling Zero RL to a Trillion Parameters for Emergent Reasoning