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标签:自适应KL×
6月16日
20:46
AITOP6月16日 20:46
600亿美元买下Cursor,xAI终于拿到了编程工具,但真正值得跟踪的或许不是AI600亿美元买下Cursor,xAI终于拿到了编程工具,但真正值得跟踪的或许不是AI
6月12日
12:57
AITOP6月12日 12:57
Claude代码里藏了个20260612,18个月后的AI记忆革命已经开始倒计时
6月11日
15:28
AITOP6月11日 15:28
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AITOP6月11日 15:23
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AITOP6月11日 15:07
每秒1107个token,Google开源的扩散模型为什么能改变本地推理格局?
5月13日
19:12
19:12arXiv: DeepSeek@Mingxiong Lin, Zhangquan Gong, Maowen Tang, Qian Li, Chuangchuang Wang, Jian Ma, Sutian Huang, Kai Tang, Haonan Lu
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论文发现GRPO算法存在两个效率问题:固定KL系数限制模型探索,均匀采样忽略中等难度题目的信息价值。提出FG-ExPO方法,包含两个轻量组件:基于准确率的自适应KL缩放(AKL)动态调整约束强度,以及高斯课程采样(GCS)聚焦模型学习前沿。在DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B和Qwen3-8B-Base上测试,AIME 2025 pass@32从63.33%提升至76.67%,8B模型平均提升2.66%。该方法在固定推理预算下扩大了模型有效探索空间。
论文GRPO强化学习数学推理课程学习自适应KL

推荐理由:做LLM数学推理RL训练的团队,GRPO的KL系数和采样策略可以照搬这个改进,AIME 2025上13个点的提升值得一试。
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