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官方账号arXiv cs.LG@Violet Xiang, Amrith Setlur, Chase Blagden, Nick Haber, Aviral Kumar
推荐理由：这篇论文用参考答案做奖励支架，让模型自己探索推理路径，数学推理效果超过了SFT和GRPO，想提升推理能力的可以看看。
ExpRL
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6月16日
12:20
ExpRL提出一种自动化方法，通过基于强化学习的中间训练来提升LLM推理能力。该方法不直接模仿参考解决方案，而是将其作为奖励支架，利用LLM裁判对比策略生成的推理轨迹与参考解，给出稠密奖励。在具有挑战性的数学推理任务上，ExpRL相比SFT、稀疏奖励GRPO和自蒸馏方法，能提供更强的RL初始化和更好的最终性能。此外，混合领域实验表明ExpRL可扩展至数学以外的场景。