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ARG：推理RL中参考引导与自由生成的平衡方法
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AI 综述
2026年10月9日，arXiv（Artificial Intelligence，一手来源）发表论文，提出 Adaptive Reference Guidance（ARG）方法，用于推理强化学习（RL）轨迹展开中参考引导与自由生成的平衡。该方法在固定生成预算内构造正确轨迹，并应用于 Group Relative Policy Optimization（GRPO）的全失败组。目前公开信息仅包含该论文摘要，未见后续实验数据或第三方验证报道。
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最新进展10月9日 12:00
ARG论文提出在固定预算内构造正确轨迹并用于GRPO全失败组。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月9日
- arXiv · Artificial Intelligence推理 RL 轨迹展开中参考引导与自由生成的平衡
论文提出 Adaptive Reference Guidance（ARG），在固定生成预算内构造正确轨迹，并应用于 Group Relative Policy Optimization（GRPO）的全失败组。
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