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arXiv cs.AI@Difan Jiao, Raghav Singhal, Robert West, Ashton Anderson
推荐理由：他们提出了 TRL，让强模型和弱模型组队推理，强模型学会写弱模型能看懂的推理过程。训练 Qwen3-4B 后，单打能力不降，协作能力更强。
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6月29日
10:08
Tandem Reinforcement Learning (TRL) 将 tandem 训练范式引入带可验证奖励的强化学习（RLVR）。TRL 让一个较强的 senior 模型与一个冻结的 junior 模型随机交替协作生成推理过程，对最终结果给予奖励，并对 senior 应用标准 GRPO 损失。在 Qwen3-4B-Instruct 上使用竞赛数学训练，TRL 的 solo 推理能力与 vanilla GRPO 持平，但同时提升了 senior 与 junior 的交接鲁棒性、减少了 junior 侧分布漂移，并产出了对 junior 更易理解的思维链。该工作为多模型通信与人类兼容性提供了实际收益的路径。
6月16日
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