MaxRL用一行改动实现最大似然强化学习
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MaxRL用一行改动实现最大似然强化学习
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AI 综述
MaxRL研究作者在ICML 2026口头论文中提出最大似然强化学习方法MaxRL。论文报告称,该方法把最大似然梯度表示为pass@k目标的加权组合,只需将成功轨迹梯度按成功轨迹数而非总采样数归一化,即可通过一行改动实现;测试时扩展效率较GRPO最高提升20倍。
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最新进展10月25日 03:56
MaxRL通过一行改动实现最大似然强化学习,测试时扩展效率较GRPO最高提升20倍报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月25日
- AGI HuntMaxRL通过一行改动实现最大似然强化学习,测试时扩展效率较GRPO最高提升20倍
ICML 2026 oral论文《Maximum Likelihood Reinforcement Learning》提出MaxRL,将最大似然梯度表示为pass@k目标的加权组合,并可通过按成功轨迹数而非总采样数归一化成功轨迹梯度实现。
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