Reward Budgeting缓解LLM推理RL早熟收敛
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Reward Budgeting缓解LLM推理RL早熟收敛
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AI 综述
研究提出奖励预算（Reward Budgeting）方法，通过为每个提示词分配固定总奖励，缓解LLM推理强化学习中的过早收敛现象。该方法无需显式维持熵，即可提升多个RL基线表现。 在Qwen3-8B和Llama3.2-3B-Instruct模型上验证，AMC23最高提升12.50，AIME24和AIME25各提升10.00。理论方面，二元奖励及独立on-policy场景下成立；一般奖励在特定正则条件下满足渐近的shifted log-mean解释。 该研究结果已被NeurIPS 2026接收，为LLM推理强化学习中的优化策略提供了新的技术路径与实证支持。
AI 根据报道生成 · 21 小时前更新
最新进展11月6日 13:00
奖励预算如何缓解 LLM 推理强化学习中的过早收敛报道时间线
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11月6日
- arXiv · ML奖励预算如何缓解 LLM 推理强化学习中的过早收敛
研究提出奖励预算（reward budgeting）方法，通过为每个提示词分配固定总奖励预算来缓解 LLM 推理强化学习中的过早收敛现象。该方法无需显式维持熵，即可在 Qwen3-8B 和 Llama3.2-3B-Instruct 上使多个 RL 基线提升，AMC23 最高 +12.50，AIME24 和 AIME25 各 +10.00。该结果已被 NeurIPS 2026 接收。
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