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arXiv:2608.09805 · 工程化

Parameter Exploration for RLVR via Variational Learning

通过变分学习实现 RLVR 的参数空间探索

Parameter Exploration for RLVR via Variational Learning

类型：arxiv
标识：2608.09805
链接：https://arxiv.org/abs/2608.09805
主分类：engineering
形态：method
被引：0
被引来源：Semantic Scholar
S2被引：0
影响力被引：0
TLDR：Evidence that parameter-space exploration can improve reinforcement learning for LLMs is presented, and a family of methods called Perturbed Parameter Policy Optimization (3PO) is introduced which use different sampling strategies and different rollout grouping for reward estimation.
待LLM分类：否
标题中文：通过变分学习实现 RLVR 的参数空间探索
TLDR中文：本文提供了参数空间探索能够改进 LLM 强化学习的证据，并提出称为扰动参数策略优化（3PO）的方法族，使用不同的采样策略和不同的 rollout 分组进行 reward 估计。
来源文件：
/inbox/tom/_candidates/2026-08-13-agent-rag-longcontext-candidates.json
/inbox/tom/_candidates/2026-08-14-agent-rag-longcontext-candidates.json
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arXiv

2608.09805

TLDR

本文提供了参数空间探索能够改进 LLM 强化学习的证据，并提出称为扰动参数策略优化（3PO）的方法族，使用不同的采样策略和不同的 rollout 分组进行 reward 估计。Evidence that parameter-space exploration can improve reinforcement learning for LLMs is presented, and a family of methods called Perturbed Parameter Policy Optimization (3PO) is introduced which use different sampling strategies and different rollout grouping for reward estimation.

被引 · S2

0

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