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Rationale‑Guided Policy Optimization(RGPO)论文总结与翻译
# Rationale‑Guided Policy Optimization(RGPO)论文总结与翻译 论文信息:arXiv:2610.07342|NeurIPS 2026|[论文仓库](https://github.com/VietHoang1512/rgpo)## 一、文章主要内容本文针对**大模型推理任务上在线强化学习(RLVR)存在的奖励稀疏问题**开展研究。在线强化学习(如GRPO、REINFORCE++)是提升大语言模型推理能力的主流方案,但当面对高难度问题时,模型很难采样出正确推理轨迹,优化过程缺少有效梯度信号,训练容易停滞。现有解决手段引入离线演示、专家轨迹,但大多要求辅助数据严格匹配强化学习任务输出格式,往往需要更强的大模型做拒绝采样来获取可用训练样本,成本高、约束强。论文提出**RGPO(Rationale‑Guided Policy Optimization,推理引导策略优化)**框架:把真实推理依据(ground‑truth rationale)当作**临时脚手架(scaffold)**,而不是固定模仿目标。1. 模型先无提示生成原始推理;2. 失败样本,根据模型当前能力自适应注入不同强度的推理提示,引导模型生成改进版回答;3. 只把奖励更高的模型自生成的优质样本,回传到原始无提示任务下做监督更新;4. 推理脚手架仅训练阶段使用,推理阶段模型完全不依赖外部提示。实验在纯文本、多模态(视觉‑语言)推理任务上开展。对比RLVR基线,RGPO性能稳定提升;消融实验证明**自适应推理引导是性能增益的核心来源**。仿真与真实实验都验证:该方法缓解奖励稀疏、稳定RL训练,提升文本与多模态模型推理能力。## 二、核
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