PRefLexOR开源项目 – 优化推理的自主学习模型

PRefLexOR是一个基于偏好递归语言建模的探索性优化推理项目。它通过迭代推理改进，使模型能够自主学习并提升决策能力。项目结合了ORPO和DPO技术，显著提升了推理质量。PRefLexOR能够动态生成任务和反馈，无需预生成数据集，具有实时适应性强的特点。

PRefLexOR的特点:

1. 通过迭代推理改进，模型自主学习提升决策能力
2. 结合ORPO和DPO技术，显著提升推理质量
3. 动态生成任务和反馈，无需预生成数据集，实时适应性强

PRefLexOR的功能:

1. 用于优化推理任务的决策能力
2. 在实时环境中动态生成任务和反馈
3. 结合ORPO和DPO技术提升推理质量

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