TurnWise 以回合级信用分配与回合均值聚合改进流式视频 GRPO
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直接在渲染页面图像上检索与推理,无需OCR,反事实信用重加权让27B开源模型追平GPT-5.4
面向长程 LLM 智能体的多尺度策略优化
👍 22以轮次为宏观动作,同时做轮次级信用传播与 token 级优势细分的智能体 RL 方法
用动态演化的子目标参考图把轨迹级优势塑形成步级信号,修复GRPO均匀信用分配
任务Teacher对Searcher逐token蒸馏,Leader与Answerer用结果奖励联训。
统一三种路由范式与模型选择,COMET-GRPO 分层信用分配提升 11.03%
同题多次团队执行互为对照,把成败归因到智能体技能,指导免训练的技能库演化
自摘要引用提供轮次信用,组内成败对照校准,稀疏奖励变密集
自评估递归智能体
👍 12训练递归智能体自己写评分量规,让学会评估反过来提升分解与解题能力
面向长程智能体强化学习的树感知后验自蒸馏
👍 43用前缀分支树把稀疏终局奖励蒸馏为有界后验教师,免Critic稳定长程智能体RL训练
把假设研发过程变成递归自我改进循环,假设质量从4.86升至5.39
用语义跨度池化改造GRPO信用分配,冻结文生图模型的组合生成能力大幅提升
递归自改写与评论家继承式策略精炼交替,终端智能体成功率从20.68%升至50.58%
用验证器信息的自回放 JS 距离,把每个奖励的优势精准分配到相关 token
用配对世界验证对话结果,并把终局奖励按轮次重新分配来训练社交智能体
用 log-odds 累积参数化重构 PPO 评论家,显式建模价值演化,推理提升 7-10 分
用组合重放修复训练环境,再以轮次级进度信号训练长程办公协作智能体
以剩余待生成token数为进度信号,在多轮RL中实现步级信用重分配
半事实信用增强策略优化
👍 14用半事实扰动下的token概率稳定性修正GRPO优势,实现细粒度信用分配,提升推理与鲁棒性
最小见证强化学习
👍 8把强化学习从找单个解扩展到从验证器位恢复全部最小充分解的关系型信用分配方法