实体
Trajectory-Augmented Policy Optimization
Trajectory-Augmented Policy Optimization
PulseAugur coverage of Trajectory-Augmented Policy Optimization — every cluster mentioning Trajectory-Augmented Policy Optimization across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
总计 · 30天
0
90 天内 2
发布 · 30天
0
90 天内 0
论文 · 30天
0
90 天内 2
层级分布 · 90 天
主题
最近 · 第 1/1 页 · 共 2 条
-
新的TAPO方法通过显式纠错增强LLM推理能力
研究人员推出了一种名为轨迹增强策略优化（TAPO）的新方法，通过自蒸馏来增强大型语言模型（LLM）的推理能力。与隐式地将模型输出与目标分布对齐的传统方法不同，TAPO显式地构建了纠正性轨迹。这些轨迹保留了错误推理直到失败点，然后结合了来自正确参考样本的自然语言诊断和纠正后的推理。
-
新的TAPO方法通过显式纠错增强LLM自蒸馏 · 跟踪4个来源
研究人员推出了一种新方法，称为轨迹增强策略优化（TAPO），用于大型语言模型的自蒸馏。与隐式对齐分布的传统方法不同，TAPO显式地构建了纠正性轨迹。这些轨迹保留了错误推理直到失败点，然后纳入自然语言诊断和纠正后的推理。在AIME 2024、AIME 2025和HMMT 2025上的实验表明，与GRPO相比，TAPO提高了初始推理和纠错的有效性。