RPO框架：仅训练root token实现自适应推理
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RPO框架：仅训练root token实现自适应推理
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AI 综述
Taehyeon Kim 等作者在 arXiv 发布论文，提出 RPO（Root-token Policy Optimization）框架，通过只训练初始 root token 来决定大推理模型是否进入推理（如是否调用 think 标签），使模型按问题难度自适应分配计算。作者称，RPO 利用组相对奖励和组级优势，以约相当于此前自适应推理方法 2% 的训练计算量学习自适应推理，并显著降低训练开销与显存使用。当前材料仅提供论文摘要，具体基准和实验细节未说明。
AI 根据报道生成 · 37 分钟前更新
最新进展10月14日 12:00
RPO通过Root-token策略优化训练大模型自适应推理报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月14日
- arXiv · cs.AIRPO通过Root-token策略优化训练大模型自适应推理
研究者提出RPO（Root-token Policy Optimization），仅训练初始root token来决定模型是否进入推理，从而让大模型根据问题难度自适应分配计算。作者称，RPO通过组相对奖励和组级优势显著降低训练开销与显存使用，并在多个模型系列和规模上以约2%的训练计算量学习自适应推理；当前材料仅提供论文摘要，未说明具体基准和实验细节。
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