NeurIPS 2026 论文提出 MinPRO 稳定 off-policy LLM 强化学习
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NeurIPS 2026 论文提出 MinPRO 稳定 off-policy LLM 强化学习
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AI 综述
Shiye Lei 等在 arXiv 论文 2601.22718（已被 NeurIPS 2026 接收）中提出 Minimum Prefix Ratio（MinPRO）目标函数，用于稳定大语言模型在较大策略滞后下的 off-policy 强化学习训练。 MinPRO 的做法是：用一种有偏、非累积的替代量取代不稳定的累积前缀比率，该替代量基于前缀中观测到的最小 token 级比率。论文称这一方法简单且有效。
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最新进展11月5日 13:00
用前缀重要性比率稳定 LLM 离线策略优化（MinPRO）报道时间线
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11月5日
- arXiv cs.AI用前缀重要性比率稳定 LLM 离线策略优化（MinPRO）
一篇 NeurIPS 2026 论文提出 Minimum Prefix Ratio（MinPRO）目标函数，用于稳定大语言模型在大策略滞后下的 off-policy 强化学习训练。
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