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研究人员提出RGPO框架以自适应脚手架优化大模型推理
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AI 综述
2026年10月7日，研究人员在 arXiv 提出基于自适应理由脚手架的大模型推理策略优化框架 RGPO（Rationale-Guided Policy Optimization）。该框架旨在解决大语言模型在线强化学习中的奖励稀疏问题，通过自适应利用真实理由作为临时脚手架，帮助模型探索并生成更高质量的解，随后将其迁移回无引导设置，且无需离线数据严格匹配强化学习格式。实验结果表明，RGPO 在纯语言及视觉-语言推理任务中，相比 RLVR 基线均实现了持续的性能提升。
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最新进展10月7日 12:00
研究人员提出RGPO框架，通过自适应理由脚手架缓解强化学习奖励稀疏问题并提升推理性能。报道时间线
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10月7日
- arXiv 人工智能RGPO：基于自适应理由脚手架的大模型推理策略优化框架
研究人员提出 Rationale-Guided Policy Optimization（RGPO）框架，通过自适应利用真实理由作为临时脚手架，解决大语言模型在线强化学习中的奖励稀疏问题。该方法帮助模型生成更高质量解并将其迁移回无引导设置，无需离线数据严格匹配 RL 格式。在纯语言与视觉-语言推理任务中，RGPO 相比 RLVR 基线均实现持续性能提升。
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