arXiv · cs.AI· Ren Zhuang·· 13 天前AI 评分47
LSPO：通过转移几何内化自我纠正的状态策略优化方法
Lifted State Policy Optimization: Internalizing Self-Correction through Transition Geometry
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Ren Zhuang
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.20350v1
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AI 导读
研究者提出 Lifted State Policy Optimization（LSPO），将有限、成本调整后的状态转移作为学习基本单元，为文本答案学习连续坐标并用能量函数排序，通过塑形奖励与内化损失把低能量答案吸收进直接生成器。在 Qwen3.5-27B 上，单次推理策略在数学、科学、代码与逻辑基准上达到 71.8% 总准确率，接近测试时反思的 71.9%，同时延迟降低 28%、token 减少 25.8%。该模式在稠密与 MoE 骨干上均成立，代码已开源。
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