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GRPO通过对同一问题采样一组输出以组内平均奖励作为基线，消除了对独立critic网络的依赖，将显存需求从PPO的约4倍压缩至约2倍
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7/17/2026
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Related Claims
Unverified当一组输出的奖励完全相同（全对或全错）时，GRPO 组内无法计算出有意义的相对优势，梯度为零，这些样本对模型参数更新无贡献67% similarUnverified每个中间推理token与输出token消耗等量的GPU算力，Extra High档位单次请求FLOPs可能是普通生成模式的数十倍64% similarVerified连续批处理在每个解码步骤后立即移出已完成序列并插入新请求，将GPU利用率从传统方案的30-50%提升至80%以上59% similarUnverified传统自回归生成每次只能产生一个token，需要完整的前向传播，导致GPU利用率低下，计算单元实际闲置率可达80%以上58% similarUnverified为每个团队单独部署独立GPU集群会导致利用率低下、空闲算力浪费和运维成本成倍增加57% similar
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