大模型推理学习新范式！ExGRPO框架：从盲目刷题到聪明复盘

主要观点总结

ExGRPO团队提出了一种新的经验管理和学习框架，通过科学地识别、存储、筛选和学习有价值的经验，让大模型在优化推理能力上走得更稳、更快、更远。该框架解决了传统强化学习方法中的经验浪费问题，通过精细化管理确保模型复习的都是最高质量的黄金经验。实验结果显示，ExGRPO在不同基准上带来了性能提升，尤其在一些极具挑战性的任务上表现更优异。

关键观点总结

关键观点1: 研究背景

随着大模型推理能力的发展，基于可验证奖励的强化学习方法成为主流，但存在经验浪费的问题。ExGRPO框架应运而生，解决了这一问题。

关键观点2: 经验价值判断

研究发现，中等难度的问题和清晰的解题路径最具学习价值。ExGRPO通过筛选机制确保模型复习的都是最高质量的经验。

关键观点3: ExGRPO框架介绍

ExGRPO框架包括经验管理和混合策略优化目标。经验管理负责收集、划分、存储和筛选经验，混合策略优化目标则确保模型的探索与复习平衡。

关键观点4: 实验结果与分析

ExGRPO在多个数学与通用推理基准上表现出更强的性能，即使在强模型上进行持续学习或拯救弱模型，都能带来稳定的性能增益。

关键观点5: 研究意义

该研究标志着经验将成为AI能力提升的主要媒介，ExGRPO的核心贡献为模型推理能力的提升提供了一套基于经验的学习框架。