BoT-GRPO：Token袋聚合的高效过程奖励RL
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BoT-GRPO：Token袋聚合的高效过程奖励RL
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AI 综述
研究者提出 BoT-GRPO，把 GRPO 扩展到 token 级奖励模型：通过长度不变的“bag of tokens”聚合，按序列长度倒数加权计算每个 token 的优势，无需 critic 网络，可直接替换 GRPO。 该方法面向推理任务的过程奖励强化学习，由 Yingxiang Yang 等作者以预印本形式发布。论文称其无需 critic 网络即可完成 token 级奖励的训练，但摘要未给出与 GRPO 对比的实验结果。
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最新进展10月8日 12:00
BoT-GRPO：用 Bag-of-Token 聚合实现高效过程奖励推理 RL报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月8日
- arXiv cs.LGBoT-GRPO：用 Bag-of-Token 聚合实现高效过程奖励推理 RL
研究者提出 BoT-GRPO，将 GRPO 扩展到 token 级奖励模型，通过长度不变的"bag of tokens"聚合按序列长度倒数加权计算 per-token 优势，无需 critic 网络，可直接替换 GRPO。
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