贝叶斯强化学习新方法：参数空间探索提升 LLM 训练稳定性

BayesRL · hf · 2026-08-13

该项目提出了一种基于变分学习的参数空间探索方法，用于改进大语言模型（LLM）的强化学习（RLVR）。

通过扰动策略采样来实现参数空间的探索，这种方法能够有效增加 rollout 的多样性。与传统的动作空间探索方法相比，该方案显著降低了训练失败的风险，提升了模型训练的整体表现和稳定性。

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