首页同益实验室首发FIPO算法，32B模型推理性能超越o1-mini
同益实验室的智能计算团队今天发布了一种针对大型语言模型的全新训练后优化算法——FIPO（受未来KL影响的策略优化）。 该算法引入了创新的“Future-KL”机制，有效解决了纯强化学习（Pure RL）训练中常见的“推理长度停滞”技术难题。
在长文本推理和复杂逻辑对齐的训练过程中，传统强化学习往往无法在冗长的序列中精确识别关键决策点。由同义团队开发的FIPO算法对关键令牌采用差异化奖励分配，从而引导模型在生成思维链（CoT）时采取更具前瞻性的策略。
实验结果表明，在采用32B规模模型的纯强化学习架构下，应用FIPO算法的模型表现已超越DeepSeek-Zero-MATH和OpenAI的o1-mini等同等规模模型，标志着国内大模型在逻辑推理和数学计算能力方面取得了重大突破。
当前，大模型之间的竞争正从预训练规模转向推理阶段的深度对齐。 FIPO的发布不仅为评估逻辑推理模型中“思维过程”的质量提供了一种新途径，也表明开源社区和国内领先实验室正在逐步开辟一条独立的技术道路，以追求世界级的推理模型。
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