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这项由上海AI实验室的詹润哲、李亚福等究诘东谈主员聚积澳门大学、南京大学、香港汉文大学共同完成的究诘于2025年10月发表在arXiv预印本平台（论文编号：arXiv:2510.02245v1），有深嗜深嗜真切了解的读者不错通过该编号查询齐备论文。

当咱们学习数学题时，经常会把作念对的题目辘集起来反复训导，让我方越来越熟谙。但目下的AI大模子在学推理时却有个奇怪的民俗：它们每次训导完沿路题后，就把此次的警戒丢掉了，下次遭受近似问题时又要重新启动。这就像一个学生作念完训导册后坐窝把谜底撕掉，恒久记不住我方是如何作念对的。

为了经管这个问题，究诘团队成就了一个叫作念ExGRPO（Experiential Group Relative Policy Optimization，警戒性群体相对计策优化）的新时事。这个名字天然听起来很学术，但它的中枢想想很省略：即是让AI学会像东谈主一样，把有用的学习警戒保存下来，需要的时期再拿出来温习。

究诘团队领先作念了一个很真谛的实验。他们发现，并不是通盘的学习警戒齐不异有价值。就像学生作念题一样，太省略的题目学不到什么新东西，太难的题目可能会让东谈主更困惑，只须那些"刚好稳健"的中等难度题目最有学习价值。具体来说，那些能作念对一半驾御的题目，时常是最佳的学习材料。

更真谛的是，究诘团队还发现了一个判断"好警戒"的省略时事。在AI的宇宙里，有个叫作念"熵值"的倡导，省略交融即是AI回复时的"细则进程"。当AI很细则我方的谜底时，熵值就低；当AI怦然心动时，熵值就高。究诘发现，那些熵值较低的回复时常质料更好，推理经由更靠谱。这就像学生作念题时，那些答得很通顺、逻辑明晰的解答，经常比那些跌跌撞撞、反复修改的谜底要好得多。

基于这些发现，究诘团队臆测打算了ExGRPO系统。这个系统的责任样子不错比作一个十分贤慧的学习管家。当AI作念题时，学习管家会仔细不雅察每谈题的难度和AI的发达。关于那些作念对了的中等难度题目，管家会把通盘这个词解题经由记载下来，存放在一个"警戒库"里。这个警戒库按照题目难度进行分类，就像把训导题按照难易进程区别装在不同的文献夹里。

当AI需要链接学习时，学习管家不会立地采取警戒。它会优先从那些"黄金难度"的文献夹里挑选警戒，并且还会终点采取那些当初回复得最通顺（熵值最低）的解答经由。这样，AI就能反复学习那些最有价值的解题想路。

但这里有个时期蜿蜒需要经管。AI的"想维样子"在不断变化，今天的AI和昨天的AI依然不完竣一样了。径直用昨天的警戒来率领今天的学习，就像用旧版舆图导航一样，可能会出现偏差。为了经管这个问题，究诘团队使用了一种叫作念"紧迫性权重"的时期，就像给故乡图标注"这条路目下可能有变化"一样，让AI知谈这些旧警戒需要用多大的参考价值。

此外，究诘团队还臆测打算了一个"搀杂学习"计策。在每次学习时，AI不单是温习旧警戒，还会战争一些全新的题目。这种新旧联结的样子，既保证了AI能牢固已有的学问，又不会因为过度依赖旧警戒而失去探索新学问的智力。

究诘团队在五个不同领域的AI模子上测试了这个时事，从15亿参数的小模子到80亿参数的大模子齐有触及。测试内容包括数学推理题（如好意思国数学邀请赛AIME、好意思国数学竞赛AMC等）和通用推理题（如科学问答、逻辑推理等）。收尾清晰，使用ExGRPO的AI模子在数学推理任务上平均进步了3.5分，在通用推理任务上更是进步了7.6分。

更令东谈主惊喜的是，ExGRPO还经管了一些现存时事的贯通性问题。究诘团队发现，有些AI模子用传统时事侦探时会出现"学崩了"的情况——越学越差，最终完竣无法正常回复问题。但使用ExGRPO后，这些模子齐能贯通地不断雠校，幸免了学习经由中的崩溃。

究诘团队还真切分析了为什么ExGRPO会这样灵验。他们发现，要津在于警戒的"利用效用"而不是警戒的"数目若干"。一个AI模子即使积贮了好多学习警戒，如果不会灵验利用，反而可能被低质料的警戒误导。ExGRPO通过全心采取高质料警戒，让AI的每一次温习齐更有针对性，从而大大提高了学习效用。

真谛的是，究诘还发现了一个"雪球效应"的阵势。如果AI反复学习那些推理经由有缺陷的警戒，就会越来越容易犯不异的子虚。比如，在数学题中，AI随契机生成一些无须要的代码来考据谜底，天然最终谜底可能是对的，但这种"绕弯子"的解题样子会让推理经由变得冗长和不天然。ExGRPO通过优先采取那些推理经由圣洁明了的警戒，灵验幸免了这种问题。

这项究诘的道理不单是局限于让AI作念题更利弊。它代表了一种全新的AI学习范式：让AI具备"反想学习"的智力。传统的AI侦探更像是填鸭式训诲，而ExGRPO则更像是指挥AI进行主动的、有采取性的学习。

天然，这个时事也有一些局限性。目下的究诘主要蚁集在数学和逻辑推理这样有明确正误圭臬的任务上。关于那些愈加主不雅、创意性的任务（比如写稿、艺术创作），如何界说和采取"好警戒"照旧一个绽开性问题。此外，ExGRPO可能会让AI过度关心那些依然掌持的学问，而对着实的改造和迫害性想考有所戒指。

不外，究诘团队合计这只是一个启动。跟着时期的不断发展，这种基于警戒学习的时事有望膨胀到更多领域。往日的AI可能会像警戒丰富的大家一样，不仅学问糟践，还能生动哄骗过往的成效警戒来经管新问题。

说到底，ExGRPO展现了一个紧迫趋势：AI正在勤俭单的样子识别和效法，向愈加智能的自主学习和警戒积贮标的发展。这种变化可能会让AI在各个领域的发达愈加出色，也让咱们离着实"贤慧"的东谈主工智能更近了一步。关于渊博东谈主来说，这意味着往日的AI助手可能会愈加可靠、更懂得从子虚中学习，也更善于经管复杂的推行问题。

Q&A

Q1：ExGRPO是什么？它是如何让AI变得更贤慧的？

A：ExGRPO是上海AI实验室成就的一种新式AI学习时事，全称是"警戒性群体相对计策优化"。它让AI大概像东谈主一样保存和重叠利用有价值的学习警戒，而不是每次学完就丢弃。通过优先采取中等难度的成效警戒进行温习，AI的推明智力得到显贵进步。

Q2：这种时事在推行测试中恶果如何？

A：究诘团队在五个不同领域的AI模子上测试了ExGRPO，收尾清晰数学推理任务平均进步3.5分，通用推理任务进步7.6分。更紧迫的是，它经管了传统时事中AI侦探不贯通、容易"学崩"的问题，让学习经由愈加可靠。

Q3：ExGRPO对渊博东谈主使用AI会有什么影响？

A：天然ExGRPO主如果底层时期雠校，但它会让AI助手变得愈加可靠和智能。往日的AI可能更善于从过往警戒中学习，经管复杂问题的智力更强，回复质料也更贯通，这意味着东谈主们在使用AI时会获取更好的体验和更准确的匡助。