ThinkPrior优化RLVR冷启动提示选择
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ThinkPrior 方法针对使用 GRPO 训练的 RLVR 场景，通过外部锚点在离线阶段构建零回滚难度先验，解决了基于历史的提示选择需浪费目标策略回滚来估计难度的冷启动问题。在 Qwen2.5-Math-7B 模型测试中，该方法将早期静默组减少过半，前 30 步的浪费回滚减少近五分之一，且不影响最终准确率。与 DAPO 组合后，生成回滚量减少 10.6%。
为什么值得看
解决 RLVR 训练中的冷启动浪费问题，显著提升计算资源利用率。
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