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Adaptive Group Policy Optimization: Achieving Stable Training and Efficient Reasoning
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出自适应组策略优化（AGPO），旨在提高现有组相对策略优化（GRPO）在强化学习中的稳定性和推理效率。AGPO通过修订优势估计和基于长度的奖励机制，减少零方差情况，鼓励模型避免过度思考。实验结果表明，该方法实现了更稳定的训练，并在推理中显著减少令牌使用，同时保持或提升性能。
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关键要点
- 本研究提出自适应组策略优化（AGPO），旨在提高现有组相对策略优化（GRPO）的稳定性和推理效率。
- AGPO通过修订优势估计方法减少零方差情况，并引入基于长度的奖励机制，鼓励模型避免过度思考。
- 实验结果表明，AGPO实现了更稳定的训练，并在推理中显著减少令牌使用，同时保持或提升性能。
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