S3AC 提出面向 LLM 推理的 Actor-Critic 训练方案
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S3AC 提出面向 LLM 推理的 Actor-Critic 训练方案
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AI 综述
Shuo Shen 等论文作者发布 S3AC（Stabilized, Selective, and Scalable Actor-Critic），针对 LLM 长链式推理的强化学习，提出一套实用的 critic 训练方案，提供 token 级优势和 prompt 级基线。 基于该方法，作者提出 Difficulty-Aware Prompt Sampling（DAPS），在生成前筛选提示词，以减少 rollout 浪费。上述效果为论文作者的提法。
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最新进展10月26日 08:00
S3AC：面向 LLM 推理的稳定、选择性、可扩展 Actor-Critic 方法报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月26日
- HuggingFace Daily PapersS3AC：面向 LLM 推理的稳定、选择性、可扩展 Actor-Critic 方法
S3AC 提出一套实用的 critic 训练方案，为 LLM 长链式推理的强化学习提供 token 级优势和 prompt 级基线，并据此提出 Difficulty-Aware Prompt Sampling（DAPS），在生成前筛选提示词以减少 rollout 浪费。
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