SpaRLax 提出面向 LLM 推理的稀疏强化学习松弛方法
原文标题：Sparse RL Relaxation for LLM Reasoning
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论文针对软思维链（soft CoT）训练难题，提出 SpaRLax 稀疏松弛方法，利用软推理在时间步上的可微性传播梯度，使训练更稳定。方法采用 entmax 稀疏化自适应决定软化程度，在自信步骤截断长尾噪声、不确定时保留多个候选。在九个推理基准上平均表现最优。
- 问题
- 软思维链训练困难，现有 RL 式方法把软 token 当动作，不跨步传播梯度，丢失前后依赖信号。
- 方法
- 提出 SpaRLax 稀疏松弛方法，利用软推理在时间步上的可微性传播梯度，并用 entmax 自适应决定软化程度以截断长尾噪声。
- 结果
- 在九个推理基准上平均表现优于基线方法。
- 影响
- 为连续表示推理提供更稳定的训练路径，关注软 CoT 与 RL 训练稳定性的团队值得细读。
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