arXiv 论文：连续流语言模型的反向传播验证器奖励
原文标题：Backpropagating Verifier Rewards Through Continuous Flow Language Models
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该论文提出一种针对连续流语言模型的强化学习后训练框架，通过引入 critic 估计中间 token 嵌入的价值，绕过不可微的解码步骤，从而获得方差远低于 REINFORCE 的路径梯度。在四个推理任务上，该方法稳定提升连续流语言模型性能并优于同类基线。
- 问题
- 连续流语言模型的强化学习后训练缺乏有效方法，解码不可微导致梯度方差高。
- 方法
- 引入 critic 估计中间 token 嵌入价值，绕过不可微解码步骤，获得低方差路径梯度。
- 结果
- 在四个推理任务上稳定提升连续流语言模型性能，优于同类基线。
- 影响
- 为连续嵌入生成范式的 RL 后训练提供可行路径，可能推动非自回归/连续流模型落地。
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