TEMPO 作者释疑：递归自我批评+宏步价值估计生成密集信号
teortaxesTex · x · 2026-08-15
针对读者关于 TEMPO 的疑问，作者澄清两点：
- 不直接奖励探索：TEMPO 的核心是训练模型对中间进展做自我批评（self-critique），再用宏步价值估计（macro-step value estimation）把这些批评转化成更密集的学习信号。
- 递归自我批评对开放式环境尤其关键：智能体需要不断重新评估自己的进展、更新策略，在没有预设路径的情况下持续探索。作者还确认 RL 训练仍在进行中。
teortaxesTex 评论称：这是 PRM、GRM、Self-Play 之后顺理成章的思路，但需要一个好实现和足够强的基座模型才能真正起飞。
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