Kimi K3 强化学习损失函数推导解析
brianryhuang · x · 2026-07-31
研究者 Manan Tomar 在推文中分享了关于 Kimi K3 模型强化学习（RL）损失函数的推导笔记。
他指出，该推导从镜像下降出发，代入计算 token 概率常用的 softmax 策略形式，自然推导出了对称的损失函数。该函数结合了截断机制以处理异步训练与推理不匹配的问题，并引入了 KL 惩罚来维持信赖域特性。作者赞赏了这种前沿模型采用有理论依据且简洁明了的方法，而无需依赖过多复杂的额外设计。
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