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4月23日，快手Kwaipilot团队发布全新大模型训练方法SRPO并宣布开源。该方法仅用 GRPO 1/10的训练成本，在数学与代码双领域基准测试中实现性能突破：AIME2024 得分50，LiveCodeBench 得分41.6，成为业界首个在两大专业领域同时复现DeepSeek-R1-Zero 的方法。
快手 Kwaipilot 团队在最新研究成果《SRPO： A Cross-Domain Implementation of Large-Scale Reinforcement Learning on LLM》中提出了一种创新的强化学习框架 —— 两阶段历史重采样策略优化（two-Staged history-Resampling Policy Optimization ，SRPO），这是业界首个同时在数学和代码两个领域复现 DeepSeek-R1-Zero 性能的方法。
通过使用与 DeepSeek 相同的基础模型（Qwen2.5-32B）和纯粹的强化学习训练，SRPO成功在AIME24和LiveCodeBench基准测试中取得了优异成绩（AIME24 = 50、LiveCodeBench = 41.6），超越了DeepSeek-R1-Zero-32B 的表现。更值得注意的是，SRPO 仅需 R1-Zero 十分之一的训练步数就达到了这一水平。
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责任编辑：卢昱君
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