待验证50% 置信事实精确时间
推理增强模型训练层面通常借助GRPO（Group Relative Policy Optimization）等强化学习算法，以最终答案正确性作为奖励信号
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/21
首次发现
来源
相关事实
待验证团队提出Faithful GRPO方法，引入一致性奖励和接地奖励并通过学习拉格朗日乘子系数平衡约束，以在提升性能同时保持推理忠实性75% 相似待验证JustGRPO的核心修复方案是在自回归顺序下训练GRPO，推理阶段保持并行解码73% 相似待验证Deep thinking mode models are trained via reinforcement learning (such as RLHF or GRPO) to first output thinking tokens before the final answer.72% 相似待验证MTP（Multi-Token Prediction）辅助训练目标让模型在推理时可配合投机解码提升吞吐量72% 相似待验证Qwen3采用了类GRPO算法进行推理能力的强化训练72% 相似
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