S3AC提出面向LLM推理的Actor-Critic训练方案
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S3AC提出面向LLM推理的Actor-Critic训练方案
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AI 综述
Shuo Shen等作者提出S3AC，一套面向LLM推理的Actor-Critic训练方案，核心是一套实用的critic训练配方，提供token级优势和prompt级基线。 该方案还配合Difficulty-Aware Prompt Sampling（DAPS），在生成前筛选提示词，以减少rollout浪费。作者称其目标是让Actor-Critic训练更稳定、更具选择性且可扩展。
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最新进展10月27日 12:00
S3AC：面向 LLM 推理的稳定、选择性、可扩展 Actor-Critic 方法报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- arXiv cs.CLS3AC：面向 LLM 推理的稳定、选择性、可扩展 Actor-Critic 方法
S3AC 是一套面向 LLM 推理的 Actor-Critic 训练方案，通过实用的 critic 训练配方提供 token 级优势和 prompt 级基线，并配合 Difficulty-Aware Prompt Sampling（DAPS）在生成前筛选提示词以减少 rollout 浪费。
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