统一的 RLVR 算法 GRPO、Dr. GRPO 和 DAPO 详解

伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 Bay 和 Yearick 的一篇新论文揭示，GRPO、Dr. GRPO 和 DAPO 在单一算法下得到统一，仅在处理组内奖励标准差（σ）方面有所不同。该论文提供了精确的公式来阐明每种变体何时最有效。GRPO 除以 σ 会放大简单和困难问题的梯度，而 Dr. GRPO 使用 σ 进行自然难度加权。DAPO 通过丢弃 σ 为零的批次来优化计算，这在困难问题中很常见。 AI

影响 阐明了 RLVR 算法的机制，使其在 LLM 推理任务中得到更有效的应用。

排序理由 学术论文，详细介绍了统一算法并提供了公式。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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• arXiv:2607.00152
• Bay
• DAPO
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• University of Illinois Urbana-Champaign
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