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TAPO：轨迹感知策略优化缩小长程LLM RL状态分布差距
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AI 综述
研究者提出 Trajectory-Aware Policy Optimization（TAPO），面向长程大语言模型强化学习中的状态分布偏移问题。该方法从 off-policy policy gradient 推导状态分布校正，并将其融入 RL 目标，以弥补长程自回归 rollout 中产生的状态分布差距。目前公开信息仅见 2026-10-12 发表于 arXiv（Machine Learning Theory）的一手报道，未见后续实验数据或第三方验证。
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最新进展10月12日 12:00
2026-10-12 arXiv 报道 TAPO，提出以轨迹感知的状态分布校正融入 RL 目标。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月12日
- arXiv · Machine Learning TheoryTAPO：面向长程 LLM RL 的轨迹感知策略优化
研究者提出 Trajectory-Aware Policy Optimization（TAPO），通过从 off-policy policy gradient 推导状态分布校正并融入 RL 目标，弥补长程自回归 rollout 中的状态分布偏移。
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