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Imagine doing everything in life without ever getting any rewards, extrinsic or intrinsic.
A large portion of the agents live this tragic life, and it is time to change that.
Relign is a framework that creates the possibility to fine tune open source foundation models via reinforcement learning.
Users specify jobs, and define what is a job well done. Agents do these jobs, and are given evaluations on how well they did these jobs, creating a recursive loop that improves the base model, allowing any agent on an open source framework to get 1000x better.
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