arXiv新论文提出PICO方法改进RLVR困难问题推理
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arXiv新论文提出PICO方法改进RLVR困难问题推理
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AI 综述
Zehao Wang在arXiv（2610.36849）发布论文，提出Policy-Compatible Reinforcement Learning（PICO），针对RLVR在所有rollout都失败时学习信号归零的问题。 方法上，PICO通过分布约束的联合解码，让专家数据在token层面引导解码并保持学生模型的相对token概率，用动态top-k机制在有限散度预算内约束采样分布，再通过重要性采样的混合行为目标与on-policy rollout联合优化。论文称实验显示PICO在多个推理数据集和agentic基准上持续超越标准RLVR及已有off-policy基线。
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最新进展10月27日 16:47
PICO：面向困难问题的策略兼容联合解码方法报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- arXiv · cs.AIPICO：面向困难问题的策略兼容联合解码方法
一项 arXiv 研究提出 Policy-Compatible Reinforcement Learning（PICO），解决 RLVR 在所有 rollout 都失败时学习信号归零的问题。PICO 通过分布约束的联合解码，让专家数据在 token 层面引导解码并保持学生模型的相对 token 概率，用动态 top-k 机制在有限散度预算内约束采样分布，再通过重要性采样的混合行为目标与 on-policy rollout 联合优化。实验显示 PICO 在多个推理数据集和 agentic 基准上持续超越标准 RLVR 及已有 off-policy 基线。
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