11:24
官方账号arXiv cs.LG@Juliette Decugis, Fabian Gloeckle, Francis Bach, Taco Cohen, Gabriel Synnaeve
推荐理由：这篇论文教你用强化学习把难题拆成小模块再拼起来，Qwen和Code World Model上测试比传统RL省50倍算力，还能解原本解不出的题。
DecompRL
共 1 条相关 AI 资讯
7月3日
11:24
DecompRL是一种强化学习算法，专门训练大语言模型（如Qwen 2.5 7B、Code World Model 32B）将复杂问题分解为可独立求解的子函数并重新组合。通过重组n个模块的k种实现，可产生最多k^n个候选解，将GPU推理瓶颈转移到廉价CPU评估，GPU token成本降低约50倍。在LiveCodeBench和CodeContests基准上，当每个问题的推理token超过10^5时，DecompRL显著优于标准RL和多样性优化RL基线，能解决标准生成方法无法触及的问题。