**MISC： 多粒度重要性采样裁剪IcePop (Ling-Team et al., 2025) 通过对GRPO (Guo et al., 2025) 进行双侧拖曳校准来抑制训练-推理不匹配**
2026-02-09 08:30:00
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在ERNIE5.O上。通过使用多粒度重要性采样裁剪（MISC），我们避免了早期阶段的熵崩溃，并实现了稳定的RL训练 4.2通过减轻熵崩溃来稳定训练 信息的多模态决策任务中，这种崩溃逐渐侵蚀了模型在不同模态间融合信息以进行灵活推理的能力，并 近年来的研究（Cui et al.,2025；Wang et al.,2025）将熵崩溃主要归因于两个因素。首先，大多数现 代RL框架依赖于独立的训练和推理引擎，这引入了数值计算的一致性问题，并最终使策略优化不稳定。 对于MoE模型，该问题变得更加严重，因为动态路由进一步放大了数值不匹配问题。其次，策略模型往 往在训练的早期阶段过拟合简单查询。这种行为加速了熵崩溃，限制了模型发现替代推理路径的能力。
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