研究团队提出 S3AC 强化学习方法
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研究团队提出 S3AC 强化学习方法
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AI 综述
Shuo Shen 等人提出面向大语言模型推理的 S3AC actor-critic 方法；论文报告称，它在 1.5B 至 397B 参数的稠密及混合专家模型上提升了组采样表现，并优于 GRPO-X。研究者还称，在 35B 模型上，S3AC 能维持单次采样训练，而测试中的无 critic 基线在初期提升后表现下滑。 S3AC 训练 critic 以提供 token 级 advantage 和 prompt 级 baseline，并据此采用难度感知 prompt 采样（DAPS）。
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最新进展10月28日 12:00
S3AC：面向 LLM 推理的稳定、选择性与可扩展 Actor-Critic报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv · Machine LearningS3AC：面向 LLM 推理的稳定、选择性与可扩展 Actor-Critic
S3AC 面向 LLM 推理提出稳定、选择性且可扩展的 Actor-Critic 方法，通过训练 critic 提供 token 级 advantage 和 prompt 级 baseline，并据此引入 Difficulty-Aware Prompt Sampling（DAPS）。
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