ProVer 论文:让 LLM 裁判定位关键步骤,Agent RL 超 GRPO 9.9%
omarsar0 · x · 2026-10-02
Elvis Saravia 推荐一篇关于 Agent 强化学习中信用分配的好论文 ProVer。
- 问题:GRPO 给轨迹中每个 token 相同的优势值,训练信号无法区分决定性步骤与其他步骤。
- 方法:由 LLM 裁判比较成功与失败的 rollout,指出造成差异的关键片段;然后从该片段前后分别采样续写,用成功率的变化作为该片段的优势估计。
- 结果:在 ALFWorld、WebShop、SearchQA 上,相对 GRPO 分别提升 9.91%(Qwen3.5-2B)和 7.12%(Qwen3.5-4B),且裁判用更小模型也依然有效。
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