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研究人员提出推理RL算法ReAPO
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AI 综述
2026年10月22日，arXiv机器学习领域发表研究，研究人员提出了重试感知策略优化算法ReAPO（Retry-Aware Policy Optimization）。该算法通过为失败轨迹分配额外生成机会，并在不奖励先前失败的情况下强化成功重试，从而实现基于随机最短路径框架的信用分配。实验显示，在0.6B至4B参数规模的Qwen3与OLMo-2模型以及8个数学和科学推理基准测试中，ReAPO在首次尝试表现上均优于GRPO及近期基线方法。
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最新进展10月22日 12:00
研究人员提出推理RL算法ReAPO，在多项推理基准与模型上表现优于GRPO及基线。报道时间线
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10月22日
- arXiv 机器学习ReAPO：用于 LLM 推理高效探索的重试感知策略优化
研究人员提出重试感知策略优化 ReAPO，通过为失败轨迹分配额外生成并在不奖励先前失败的情况下强化成功重试，实现基于随机最短路径框架的信用分配。在 0.6B 至 4B 参数的 Qwen3 和 OLMo-2 模型及 8 个数学与科学推理基准上，ReAPO 的首次尝试表现优于 GRPO 及近期基线。
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