GGPO：面向可验证奖励离线强化学习的 Gibbs-Gap 策略优化
原文标题：Gibbs-Gap Policy Optimization for Off-Policy RL with Verifiable Rewards
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论文提出 Gibbs-Gap 策略优化（GGPO），在可验证奖励强化学习中避免学习者到行为策略的重要性权重，从而降低长回复的高方差。实验显示 GGPO 在数学推理上优于 GRPO 与 AGRO，且参考刷新机制对性能至关重要。
- 问题
- 可验证奖励 RL 中学习者与行为策略不匹配，重要性权重导致长回复高方差。
- 方法
- 最小化同提示回复间 KL 调整奖励的 log-mean-exp 对比，去掉学习者到行为策略的重要性权重。
- 结果
- 五基准问题加权平均 46.58，固定参考仅 32.96；数学推理上优于 GRPO 与 AGRO。
- 影响
- 为离线/陈旧数据训练 LLM 提供更稳的 RL 目标，参考刷新成为必须调度的关键超参。
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