来自北航、北大、美团的研究团队提出了Policy Improvement Reinforcement Learning,PIRL，，，，以及对应的落地算法PIPO。。。。这项事情关注的是大模子 RL 后训练中一个非；；； ⒌憔帽荒咸奈侍猓阂淮胃略谀拷袷萆峡雌鹄从呕搜靶藕，，，，是否就真的说明模子战略变强了？？？
PIRL/PIPO 进一步追问的是：这一步学完之后，，，，模子真的前进了吗？？？若是前进了，，，，能否进一步牢靠这一偏向？？？若是没有前进，，，，甚至带来了负面影响，，，，能否实时削弱或校正这次更新？？？
提出PIRL这一新的强化学习后训练视角。。。。它不但看目今批次里的奖励、优势预计或西席信号，，，，而是把跨迭代的战略提升自己作为优化目的提出PIPO这一即插即用的闭环优化框架。。。。PIPO 可以直接接入险些现有所有的 RL 后逊с法，，，，如 PPO、GRPO、DAPO 和自蒸馏等要领。。。。它不替换原要领中的局部学习信号，，，，而是在其外层加入一层 “转头验证” 机制：对确实带来战略提升的更新偏向举行进一步放大，，，，对未能带来提升甚至造成性能下降的更新偏向举行抑制、抵消或反向校正。。。。在数学推理、代码、工具挪用和自蒸馏设置下举行验证。。。。实验显示，，，，PIPO 在多种基础算法和使命场景中都带来了一致提升。。。。
从经典的 PPO，，，，到推理使命里常见的 GRPO、DAPO、GSPO，，，，再到使用模子自身轨迹和反馈举行学习的 OPD 与自蒸馏，，，，要领越来越多，，，，效果也越来越强。。。。它们都在解决一个焦点问题：怎样把目今这批数据里的奖励、优势预计、执行反馈或西席信号，，，，转化成一次有用的参数更新，，，，探索出新战略。。。。
这些要领虽然能推动战略变强，，，，这也是 RL 后训练成为主流范式的原因。。。。但它们大多尚有一个配合特点：优化主要爆发在目今采样轨迹上。。。。也就是说，，，，算法会认真盘算目今这批轨迹该怎么学，，，，却很少显式验证这一步学完之后，，，，新的战略是否真的比已往更好。。。。
这就是本文所说的开环优化。。。？？？凡⒉涣衔蹲乓煳扌，，，，而是说训练历程少了一个要害环节：更新之后的效果验证，，，，以及基于验证效果对上一轮更新偏向举行回溯校正。。。。
RL 后训练不可只盯着目今批次里的局部信号，，，，还需要一个跨时间的验证机制，，，，以及能够对历史更新偏向举行再加权、抑制或校正的回溯调解机制。。。。
论文在理论上证实晰：这个目的不会改变最终优化偏向。。。。关于牢靠初始战略，，，，最大化累计战略提升，，，，和最大化最终战略性能是对齐的；；；也就是说，，，，这种目的改写并没有偏离最终想要的模子能力。。。。
基于 PIRL，，，，论文进一步提出了Policy Improvement Policy Optimization, PIPO。。。。它的焦点是两步：先让基础算法正常探索，，，，再在下一轮使用战略提升反馈转头验证这次探索是否真的带来了战略前进。。。。若是新战略相较历史基准体现更好，，，，PIPO 会以为上轮更新偏向与战略提升一致，，，，从而进一步放大、牢靠这一偏向；；；若是新战略没有带来提升，，，，甚至导致性能下降，，，，PIPO 则会削弱该更新偏向的影响，，，，须要时通过回溯校正在优化意义上抵消有害更新。。。。
这样一来，，，，PIPO 就可以在 PPO、GRPO、SDPO 等原有要领基础上即插即用地加入跨迭代验证。。。。它把单批次内的局部学习信号和批次之间的历史体现联系起来，，，，让每次更新都多一道判断：这次更新之后，，，，模子整体有没有更强？？？若是变强，，，，就牢靠有用的更新偏向；；；若是变弱，，，，就削弱有害的更新影响。。。。由此，，，，原本开环的 RL 后训练被转化为带有战略提升反馈的闭环优化历程。。。。
PIPO 不是只对数学推理有用。。。。论文进一步在代码使命和工具挪用使命上举行了实验验证。。。。论文还验证了 PIPO 在自蒸馏设置下的提升作用。。。。
这也是本文最焦点的看法：RL post-training 不可只盯着目今批次里的奖励、优势预计或西席信号。。。。真正主要的是，，，，每次更新之后，，，，模子有没有爆发可验证的战略提升，，，，从而对更新举行动态的强化或者削弱。。。。
若是说古板 RL 后训练更像是在一直凭证目今信号往前走，，，，那么 PIRL/PIPO 想做的是：让模子每走一步，，，，都转头看一眼，，，，确认自己是不是真的在变强，，，，并进一步牢靠有用偏向、校正有害影响。。。。
据IT之家了解，声明由经济学家埃里克 · 布林约尔松、阿杰伊 · 阿格拉瓦尔、安东 · 科里内克和汤姆 · 坎宁安组织，共有 200 多名学者和 AI 专家联署。斯坦福大学经济学家、最近获任美联储 AI 影响工作组成员的查尔斯 ·I· 琼斯也是联署者之一。当地时间7月13日凌晨，伊朗伊斯兰革命卫队发布声明称，12日晚，在伊朗伊斯兰革命卫队海军部队阻止两艘违规船只的行动中，这些船只通过关闭设备并以非法路线航行，危及了霍尔木兹海峡的航运。美国再次通过袭击伊朗武装部队的沿海基地，暴露了其“野蛮本性”。嗯～啊～快点 死我翔霖最直接的办法是动用“蛮力”：建造一台比LHC更大的设备。这就是“未来环形对撞机”的思路。欧洲核子研究中心正在推进这一方案，计划建造一台下一代超级质子对撞机，其环形轨道周长将是LHC的3到4倍。仅通过延长对撞距离，它就能使质子对撞能量达到前代设备的7倍以上。这将使物理学家能够发现仅在更高能谱区域才会出现的粒子或现象，同时还能探测更短的距离，从而揭示物质更基本的结构。为了简化问题，我们以下测算的是“推理毛利率”，只考虑推理产生收入和其直接算力成本这两个因素，其他如训练/研发成本等都不考虑在内。另外，因后续测算是只基于Qwen3.5模型进行的，因而测算出的利润/利润率的绝对值未必反映真实情况。但由于模型保持不变，利润率的变化趋势和相对高低仍是有意义的。
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20260717 ? Grok 4.5的API定价：输入每百万token 2美元，输出每百万token 6美元。对比Claude Opus 4.8（输入5美元、输出25美元）和GPT-5.6 Sol（输入5美元、输出30美元），不到对方的四分之一到五分之一。更关键的是效率：xAI称Grok 4.5的token效率是同类模型的两倍。SWE-Bench Pro测试中，Grok 4.5平均每任务消耗15,954个输出token，Opus 4.8需要67,020个，差距超过4倍。但OpenAI没有坐视。GPT-5.6 Luna定价输入1美元、输出6美元，输入端比Grok 4.5还便宜一半。18 流白浆 图片美国总统特朗普14日在社交媒体发文说，在同中东国家领导人会谈后，他已决定用海湾各国与美国达成贸易和投资协议，取代对经由霍尔木兹海峡运输货物收取20%的费用。
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