AI快讯网4月7日消息，阿里通义实验室智能计算团队宣布推出新算法FIPO（Future-KL Influenced Policy Optimization），引入Future-KL机制，奖励关键Token，解决纯强化学习（Pure RL）训练中“推理长度停滞”难题。据该团队介绍，在32B规模的纯RL设定下，率先实现对o1-mini与同规模DeepSeek-Zero-MATH的性能反超。（广角观察）
AI快讯网4月7日消息，阿里通义实验室智能计算团队宣布推出新算法FIPO（Future-KL Influenced Policy Optimization），引入Future-KL机制，奖励关键Token，解决纯强化学习（Pure RL）训练中“推理长度停滞”难题。据该团队介绍，在32B规模的纯RL设定下，率先实现对o1-mini与同规模DeepSeek-Zero-MATH的性能反超。（广角观察）