首頁Tongyi Lab 首度推出 FIPO 演算法，32B 模型推論表現優於 o1-mini
同益實驗室（Tongyi Lab）的智慧運算團隊今日發表了一種針對大型語言模型的全新訓練後演算法——FIPO（受未來 KL 影響的策略優化）。 該演算法引入了創新的「Future-KL」機制，能有效解決純強化學習（Pure RL）訓練中常見的「推論長度停滯」技術難題。
在長文本推理與複雜邏輯對齊的訓練過程中，傳統強化的學習往往無法精確識別冗長序列中的關鍵決策點。由同義團隊開發的 FIPO 演算法，透過對關鍵標記實施差異化獎勵分配，鼓勵模型在生成「思維鏈」（CoT）時採取更具前瞻性的策略。
實驗結果顯示，在採用 32B 規模模型的純強化學習架構下，運用 FIPO 演算法的模型表現已超越 DeepSeek-Zero-MATH 及 OpenAI 的 o1-mini 等同規模模型，這代表國內大型模型在邏輯推理與數學運算能力方面取得了顯著進展。
當前，大型模型之間的競爭正從預訓練規模轉向推論階段的深度對齊。 FIPO 的發布不僅為評估邏輯推理模型中「思考過程」的品質提供了新途徑，更標誌著開源社群與國內頂尖實驗室正逐步開闢一條獨立的技術道路，致力於打造世界級的推理模型。
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