OC-GRPO 算法突破大模型推理瓶颈，数学评测提升 13.8%
ceciletamura · x · 2026-08-09
arXiv 新论文提出了 Off-Context GRPO (OC-GRPO) 算法，旨在解决大模型在处理极难问题时，因无法生成正确答案而导致强化学习信号丢失的「学习悬崖」问题。该方法在训练阶段引入特权引导，并通过重要性校正将更新引导回无引导的原始目标。实验表明，在标准数学推理基准上，该算法较原始 GRPO 平均实现了 3.9% 的绝对提升（13.8% 相对提升），且几乎无额外计算成本。
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