[{"content":"Intro GLM5.2\n最近发布的GLM5.2博客中，提到了一个算法思路上的变更：在后训练中agentic rl这个环节，相比GRPO，critic-based PPO formulation从单独的rollout中学习，依赖一个critic模型来评估token-level的优势，而不是组间的comparisons。这种单 rollout 形式天然适合处理 compaction：它既不要求每个 prompt 只能产生固定数量的 trace，也不要求这些 trace 长度相近。因此，将所有 compaction 后形成的子 trace 都作为可训练轨迹纳入训练，并通过 token 级别的 loss 来缓解不同子轨迹长度不均衡带来的影响。\nAnti-Hack 同时，在hacking问题上，Coding RL 尤其容易受到 reward hacking 的影响，因为它的奖励通常是一个可验证的 pass/fail 信号。博客中表示，相比 GLM-5.1，GLM-5.2 表现出更多潜在的 hacking 行为。这类验证信号虽然很容易被优化，但并不能真正提升模型的基础能力。Agent 可能会读取受保护的评测文件，从参考答案或上游 commit 中复制答案内容，或者在 GitHub 相关任务中直接获取目标源码。这些行为会虚高 reward，并污染训练信号，因此需要一个清晰的机制，将真正的问题求解能力与投机取巧的捷径区分开。\n为了解决这个问题，GLM团队在 RL 训练和评测中都引入了一个 anti-hack 模块。检测过程分为两个阶段：首先使用基于规则的过滤器捕捉潜在作弊行为，以尽可能提高召回率；然后由 LLM judge 检查这些被标记动作的意图，从而保持较高的精确率。通过采用一种在线策略，在每一步监控 tool call。如果检测到 hack 行为，系统会阻断该调用，并返回 dummy information 作为结果。重要的是，这种在线防护机制允许模型在作弊动作被捕获后继续完成 rollout。通过只处理具体的无效行为，而不是直接拒绝整条 trajectory，这种方法有助于避免 rollout 被突然中止时可能导致的训练不稳定和模型坍塌。\nCredit Assignments In Agentic RL 目前基于GRPO做Agentic RL，有很多关于credit assignments的工作，主要问题在于传统GRPO在agentic rollout中，没发区分不同的step的好坏，而只能对整体trajectory所有token相同的优势的。\nGDPO NVIDIA.\n本质上这篇不算做credit assignments范畴，是对于多reward的grpo场景下的优化工作。\nGDPO主要解决GRPO在多reward场景下 advantage collapse 问题，也就是模型不知道一个rollout好，是哪个reward贡献的，多reward的细粒度信号被压没了。\n对每个reward单独归一化，再加advantage：\n$$ A_k^{(i,j)} = \\frac{r_k^{(i,j)}-\\text{mean}(r_k^{(i,1:G)})}{\\text{std}(r_k^{(i,1:G)})} $$然后再合并：\n$$ A^{(i,j)}_{\\text{sum}}=A_1^{(i,j)}+A_2^{(i,j)} + \\cdots + A_n^{(i,j)} $$再做一次batch-wise advantage normalization，避免reward数量变多后advantage尺度膨胀：\n$$ \\hat A_{\\text{sum}} = \\frac{A_{\\text{sum}}-\\text{mean}_{\\text{batch}}(A_{\\text{sum}})}{\\text{std}_{\\text{batch}}(A_{\\text{sum}})+\\epsilon} $$这里的normalization是在一个batch内的所有query的所有rollout做norm，比如batch=32，N=8，相当于256条rollout的adv sum做一次norm。\nGD2PO GD2PO从GDPO出发，虽然GDPO保留了各个维度reward的信息，但是最终还是要做：\n$$ A_j^{\\text{GDPO}}=\\sum_k\\omega_kA_{j,k} $$这会产生新的问题：同一个rollout在不同reward上可能得到方向相反的advantage。比如rollout在reward1上号，reward2上差，但最终相加后却得到一个接近0的训练信号。\nGD2PO认为：这种rollout的多维reward对它的更新方向没有形成共识，直接聚合容易产生“破坏性抵消”。因此它在GDPO基础上增加两层处理。\n先计算GDPO的各维advantage：\n$$ A_{j,1},A_{j,2},\\cdots,A_{j,K} $$再判断该rollout是否存在严重冲突。论文提出两种方法：hard filtering和SNR filtering\nHard Filtering\n只要不同reward advantage出现正负冲突，就过滤，也就是这条rollout不会不会参与最终的损失计算，相当于被废弃掉了。\nSNR-Based Filtering\nHard版本可能过于激进，所以文章还定义了一种类似信噪比的指标：\n$$ \\delta_j=\\frac{\\vert\\sum_k\\omega_kA_{j,k}\\vert}{\\sum_k\\vert\\omega_kA_{j,k}\\vert+\\epsilon} $$所有advantage同向时，$\\delta_j\\rightarrow 1$，所有正负严重抵消时，$\\delta_j\\rightarrow 0$\n然后设置一个阈值（文中$\\tau=0.8$）\n$$ m_j=\\mathbb I(\\delta_j\\ge \\tau) $$最终过滤后的advantage：\n$$ \\tilde{A}_j=m_j\\sum_k\\omega_kA_{j,k} $$本质上是，不是协调冲突，而是冲突严重的rollout直接不参与本次更新。\nquery-level加权\n经过rollout过滤，不同query剩下的有效rollout数量可能不同，设原始query有$G$个rollout，最终保留了$M_i$个：\n$$ M_i\\sum_{j=1}^G m_{i,j} $$定义query权重：\n$$ q_i=\\frac{M_i}{G} $$如果某个query的大多数rollout都发生reward冲突，说明这个query的监督信号不可靠，就整体降低其更新强度：\n$$ \\tilde{A}_j\\leftarrow q_j\\tilde{A}_j $$ Hard和SNR哪个更好？\n论文实验，两个reward场景：Hard通常更好：\nTool Calling：correctness + length， Hard的correctness基本高于SNR Helpfulness-Safety：useful + harmless：两个backbone上都是Hard的overall average更高 三个reward的场景：SNR更好：\nTool Calling使用correctness + format + length时，SNR的correctness：\nQwen2.5-1.5B：SNR 56.01 \u0026gt; Hard 54.47 Qwen2.5-3B：SNR 60.97 \u0026gt; Hard 60.80 Llama3.1-8B：SNR 62.75 \u0026gt; Hard 61.37 整体结论可以概括：\nreward较少，冲突判断简，Hard更合适 reward较多，SNR更合适，避免过滤过度 Query权重的消融\n消融实验证明，Hard和SNR设定下，添加Query权重的结果优于不添加Query权重的结果。\nDVAO GDPO和GD2PO都是在advantage层面上合并做研究，DVAO出发点是，对于AC（advantage combination），存在问题是，低方差的reward会被放大。\n比如对于format reward，模型假如已经基本学会，8条rollout中只有一条格式错误，那么：\n$$ r_{\\text{format}}=[1,1,1,1,1,1,1,0] $$此时format reward的标准差很小。但是计算优势时这条负样本由于除以很小的标准差，会得到比较大的负 advantage。这意味着：即使format已经接近饱和，只剩很少的区分信息，AC也会持续给所有reward相近的训练强度，无法根据训练阶段自动判断：\n哪个 Reward 仍有较强区分能力； 哪个 Reward 已经接近饱和； 哪个 Reward 当前应该被弱化。 AC的第二个问题是：多个目标在梯度层面也是简单相加：\n$$ \\nabla_\\theta J_{\\text{AC}}=\\sum_k\\omega_k\\nabla_\\theta J_k $$每个$A_k$只由自己的Reward均值和标准差决定，计算$A_1$时不会看$A_2$，计算$A_2$时也不会看$A_1$。因此论文指出AC存在 objective isolation：\n不同Reward各自标准化、各自计算Advantage，最后才机械相加，没有根据它们当前的协同或者冲突关系动态调整训练强度。\nDVAO 做法：仍然先对Reward单独计算Advantage，但合并时用Reward标准差动态修正权重。\n对于第$k$个reward：\n$$ A_k^{(i,j)}=\\frac{r_k^{(i,j)}-\\mu_k^i}{\\sigma_k^i} $$计算动态权重：\n$$ \\tilde\\omega_k^i=\\frac{\\omega_k\\sigma_k^i}{\\sum_l\\omega_l\\sigma_l^i} $$最后合并advantage：\n$$ \\begin{align*} A^{(i,j)}_{\\text{DVAO}}\u0026=\\sum_k\\tilde\\omega_k^i A_k^{(i,j)}=\\sum_k\\frac{\\omega_k\\sigma_k^i}{\\sum_l\\omega_l\\sigma_l^i}A_k^{(i,j)} \\\\ \u0026=\\frac{\\sum_k\\omega_k\\sigma_k^i A_k^{(i,j)}}{\\sum_l\\omega_l\\sigma_l^i} \\end{align*} $$对于普通的权重$\\omega_l$相等的话，可以得到：\n$$ A_{\\text{DVAO}}^{(i,j)}=\\frac{\\sum_k\\sigma_k^iA_k^{(i,j)}}{\\sum_l\\sigma_l^i} = \\sum_k(\\frac{\\sigma_k^i}{\\sum_l\\sigma_l^i}) A_k^{(i,j)} $$直观理解：对于标准差较小的reward维度，对应的优势权重降低，而标准差较大的reward维度，优势权重大。\nGiGPO GRPO只给整条trajectory算advantage，没法区分多轮Agent里每一步action的好坏\nGRPO类似：\n$$ A_E(\\tau_i)=\\frac{R(\\tau_i)-\\text{mean}(R)}{\\text{std}(R)} $$其中$A_E$是trajectory-level的advantage，整条rollout共用。\nGiGPO在这个基础上加了一层 step-level advantage\n它会在同一个sample的多个rollout里，找出重复出现的state：\n$$ G_S(\\tilde{s})=\\{(a_t^{(i)},R_t^{(i)})\\vert s_t^{(i)}=\\tilde{s}\\} $$然后在这个state group内部算：\n$$ A_S(a_t^{(i)}) = \\frac{R_t^{(i)}-\\text{mean}_{G_S(\\tilde{s})}(R)}{\\text{std}_{G_S(\\tilde{s})}(R)} $$最终每个step的advantage是：\n$$ A_t^{(i)}=A_E(\\tau_i)+\\omega A_S(a_t^{(i)}) $$其中：\n$A_E$：这条trajectory整体好不好 $A_S$：在同一个state下，这个action相对好不好 $\\omega$：step-level advantage权重。 Insight-1\n不需要每个step都有reward，如果只有终局reward:\n$$ r_T=R_T,\\quad r_{\u003c T}=0 $$呢么第$t$步的future return是：\n$$ R_t=\\gamma^{T-t}R_T $$ Insight-2\nstep-level advantage之作用在当前step的action tokens上。不是作用在这个step之后所有token上。也就是这批相同state的下一个policy的action对应的token。\nInsight-3\n如果同一个state在同一条rollout出现多次，则每次出现都会被放进group：\n$$ s\\rightarrow a_1\\rightarrow\\cdots\\rightarrow s\\rightarrow a_2 $$那么$G_S(s)$里会同时有：\n$$ (a_1, R_1),(a_2,R_2) $$如果只有终局reward：\n$$ \\begin{align*} R_1\u0026=\\gamma^{T-1}R_T \\\\ R_2\u0026=\\gamma^{T-2}R_T \\end{align*} $$同一个rollout多次回到同一个state，future return会因为step位置不同而不同。\nInsight-4\n初始状态也会算进去，因为初始状态也是rollout里的state。但所有的初始状态肯定都是相同的，所以第一个action必定会单独计算一个$A_S$，如果只有终局reward且$\\gamma=1$，那么第一步的$A_S$和trajectory-level的$A_E$高度重复。但论文保持这种做法。\nInsight-5\n如果同一个state下相同的action出现多次，可能会出现相同的action下最终的结果不同导致reward不同，那么这些相同的action会得到不同的step级别的advantage，这里可以对于相同state+action，可以先做reward的聚合：\n$$ \\tilde{R}(s,a)=\\text{mean}\\{R_t^{(i)}\\vert s_t^{(i)}=s,a_t^{(i)}=a\\} $$ Insight=6\n最难的一个点是，怎么定义相同的state，这里可能对于不同的agentic任务，会有不同的定义。\nTree-GRPO 也是针对outcome reward稀疏，credit assignment粒度粗的问题。\n传统GRPO：\n$$ \\text{prompt}\\rightarrow H_1, H_2, \\cdots, H_G $$每条$H_i$都是独立完整的rollout\nTree-GRPO逻辑：\n$$ \\text{prompt}\\rightarrow H_1,H_2,\\cdots,H_G\\rightarrow \\text{从中间节点继续扩展新分支} $$主要分以下三步：\n对每个prompt $x_i$，先并行采样$M$条完整的agent trajectory，作为$M$棵树的初始backbone： $$ Y=\\{H_i\\sim\\pi_\\theta(\\cdot\\vert x_i)\\}_{i=1}^M $$ 从这M棵树里面，每棵树采样$N$个非叶子节点（response），作为扩展点。\n对每个被选中的节点，取从root到该节点的上下文，再让当前policy从这里继续生成后续trajectory，形成新分支并插入树中。重复$L$次，最终单个prompt得到的rollout group size为：\n$$ G=M\\times(L\\times N + 1) $$这类树状采样可以在固定token/tool-call budget下拿到更多rollout，适合多轮agent任务。\nTree-based Advantage怎么算\nTree-GRPO做了两层advantage:\nintra-tree advantage 在同一棵树内部比较不同分支的最终outcome reward\ninter-tree advantage 把所有树里面的rollout放一起估计一个更稳定的group adv：\n最后advantage是两者相加：\n$$ \\hat A_{tree}(H_i)=\\hat A_{Intra-tree}(H_i) + \\hat A_{Inter-tree}(H_i) $$ 理解Intra和Inter adv\n对一个query $x$，初始化$M$棵树：\n$$ T_1,T_2,\\cdots,T_M $$每棵树最终包含$1+NL$条完整trajectory\n所以第$m$棵树里面的trajectory集合：\n$$ \\mathcal H_m=\\{H^0_m,H^1_m,\\cdots,H_m^{NL}\\} $$其中：\n$H_m^0$: 初始化主干trajectory； $H_m^1,\\cdots,H_m^{NL}$: 后续从这棵树中间节点拓展出来的分支trajectory 因此整个query的全部trajectory是：\n$$ \\mathcal H=\\cup_{m=1}^M\\mathcal H_m $$最终每条完整trajectory都会得到一个终局reward: $R(H_m^j)$\nIntra-advantage是在每个$\\mathcal H_m$范围内基于终局reward做优势计算，但是每棵树最终计算损失的部分取决于其rollout的初始节点：如果是$H_m^0$，那么会作用于其全部step上，如果是基于中间节点rollout出来的trajectory，那么计算损失时只会计算初始节点之后的那部分step；\nInter-advantage是在$\\mathcal H$范围内基于终局reward做优势计算，和Intra-advantage类似，每棵树计算损失只会计算rollout这个trajectory时的初始节点之后的step上。\nInsight\n理解起来，和GiGPO相比，credit assignment的颗粒度会粗一点，但比常规的GRPO会好一些。但整体rollout的Infra改造还挺大的，需要支持对中间part-traj的继续rollout。\nTACO（Tail-Aware Credit Cailbration） 这篇论文核心思想比较直接：\nGRPO任然使用 trajectory-level reward计算优势，但对正优势进行token级别缩放，避免正确轨迹中的低概率异常token也被一起强化。\n如何判断一个token是否“异常”？\n定义在位置$t$，实际采样token的概率为：\n$$ p_{i,t}=\\pi_{\\theta_{old}}(y_{i,t}\\vert y_{i,\u003c t}, q) $$token的suprisal为：\n$$ -\\log p_{i,t} $$直觉上，概率越低，token越可疑，但仅看概率不够：\n如果当前分布 entropy 很高，模型本身就不确定，低概率 token 可能是合理探索； 如果当前分布 entropy 很低，模型对下一步很确定，却采样到一个极低概率 token，这更可能是异常噪声。 因此TACO使用当前 next-token 分布的 entropy 作为正常 surprisal 的参照：\n$$ H_{i,t}=-\\sum_{v\\in\\mathcal V}\\pi(v\\vert h_{i,t})\\log\\pi(v\\vert h_{i,t}) $$ 定义 token 的 tail risk\n$$ r_{i,t}^{\\text{tail}}=-\\log p_{i,t}-H_{i,t}+\\log\\alpha $$其中$\\alpha$是风险阈值参数\n当$r_{i,t}^{\\text{tail}} \u003e 0$时，该 token 被认为存在 tail risk，等价条件是：\n$$ p_{i,t} \u003c \\alpha e^{-H_{i,t}} $$也就是说：\n$H_{i,t}$越高：阈值$\\alpha e^{-H_{i,t}}$越小，允许更多低概率探索； $H_{i,t}$越低：阈值越高，更容易把意外的低概率 token 判为风险 token； $\\alpha$ 越大：判定越激进，更多 token 会被识别为风险 token。 如何校准 token 的优势？\n对于风险 token，TACO定义一个软抑制权重：\n$$ \\omega_{i,t}=\\begin{cases}1-\\lambda(1-e^{-r_{i,t}^{\\text{tail}}}),\u0026 r_{i,t}^{\\text{tail}} \u003e 0\\\\1,\u0026 r_{i,t}^{\\text{tail}}\\le 0\\end{cases} $$其中$\\lambda\\in[0,1]$是控制最大抑制程度的超参数。\n这个权重满足：\n$$ 1-\\lambda\\le \\omega_{i,t}\\le 1 $$具体来说：\n非风险 token：$\\omega_{i,t}=1$； 风险越高：权重越小，风险趋于无穷时，$\\omega_{i,t}\\rightarrow 1-\\lambda$ 对优势的修正：只修改正优势\n最终 token-level advantage 定义如下：\n$$ \\hat A_{i,t}^{\\text{TACO}}=\\omega_{i,t}^{\\mathbb I[\\hat A_i \u003e 0] }\\hat A_i $$也就是说：\n优势为正的 rollout 中，异常 token 的强化被减弱； 优势为负的 rollout 中，负优势完全保留 不缩放负优势是因为：对于负优势的轨迹的 token，本来就应该降低其概率，没有必要削弱这个惩罚信号。\nReferences [1] GLM-5.2: Built for Long-Horizon Tasks\n[2] GDPO: Group reward-Decoupled Normalization Policy Optimization for Multi-reward RL Optimization\n[3] GD2PO: Mitigating Multi-Reward Conflicts via Group-Dynamic reward-Decoupled Policy Optimization\n[4] Group-in-Group Policy Optimization for LLM Agent Training\n[5] TREE SEARCH FOR LLM AGENT REINFORCEMENT LEARNING\n[6] DVAO: Dynamic Variance-adaptive Advantage Optimization for Multi-reward Reinforcement Learning\n[7] When Implausible Tokens Get Reinforced: Tail-Aware Credit Calibration for LLM Reinforcement Learning\n","permalink":"https://rslog.cc/posts/2026-06-20-agentic-rl-glm/","summary":"\u003ch3 id=\"intro\"\u003eIntro\u003c/h3\u003e\n\u003cblockquote\u003e\n\u003cp\u003eGLM5.2\u003c/p\u003e\n\u003c/blockquote\u003e\n\u003cp\u003e最近发布的GLM5.2博客中，提到了一个算法思路上的变更：在后训练中agentic rl这个环节，相比GRPO，critic-based PPO formulation从单独的rollout中学习，依赖一个critic模型来评估token-level的优势，而不是组间的comparisons。这种单 rollout 形式天然适合处理 compaction：它既不要求每个 prompt 只能产生固定数量的 trace，也不要求这些 trace 长度相近。因此，将所有 compaction 后形成的子 trace 都作为可训练轨迹纳入训练，并通过 token 级别的 loss 来缓解不同子轨迹长度不均衡带来的影响。\u003c/p\u003e","title":"Agentic RL Notes"},{"content":"一句话概括 Tau-bench 是 Sierra AI 推出的客服 Agent 评测框架：让一个 LLM 扮演客户（simulated user），和被测 Agent 在预设的客服场景中对话，通过检查最终系统状态来判断 Agent 是否完成任务。\n三个版本 版本 时间 核心变化 τ¹ 2024-06 初始版本，电信单领域 τ² 2025-06 多领域（航空/零售/电信），双控（agent 和 user 都能调工具），组合式任务生成 τ³ 2026-03 新增语音全双工、知识检索（banking_knowledge），75+ 任务修复 本文基于 τ²-bench。\n评测架构 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Harness (编排层) │ │ │ │ ┌──────────┐ 消息流 ┌──────────┐ 工具调用 │ │ │ Agent │ ◄─────────► │ User │ ◄────────────┐ │ │ │ (被测模型) │ │(模拟客户) │ │ │ │ └────┬─────┘ └────┬─────┘ │ │ │ │ │ │ │ │ │ 工具调用/结果 │ 工具调用/结果 │ │ │ ▼ ▼ │ │ │ ┌──────────────────────────────────────────┐ │ │ │ │ Environment (共享环境) │ │ │ │ │ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌──────────┐ │ │ │ │ │ │Agent DB │ │User DB │ │Policy │ │ │ │ │ │ │(客户数据)│ │(手机状态)│ │(业务规则) │ │ │ │ │ │ └─────────┘ └─────────┘ └──────────┘ │ │ │ │ └──────────────────────────────────────────┘───────┘ │ │ │ │ 终止条件: ###STOP### | 最大步数 | 最大错误数 | 超时 │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ 关键设计：双控（Dual-Control）。传统评测只有 Agent 能调工具，τ² 中模拟用户也能调工具（比如查看手机状态、操作飞行模式）。这让评测更接近真实场景——客服需要指导客户自己操作设备。\n评测流程 1. 任务定义 每个任务是一份 JSON，包含：\nuser_scenario: 用户人设 + 问题描述 + 行为指令 evaluation_criteria: 评估标准（通常是环境状态断言） initial_state: 初始数据库状态 2. 对话执行 Harness 按以下循环驱动对话：\n1 2 3 4 5 1. Agent 发消息给 User（或调用工具） 2. User 回复（或按 Agent 指示调用工具） 3. 环境执行工具调用，返回结果 4. 检查终止条件 5. 重复直到结束 3. 评估打分 对话结束后，检查：\nDB 状态: 最终数据库是否达到预期状态 环境断言: 特定条件是否满足（如\u0026quot;手机数据能否正常使用\u0026quot;、\u0026ldquo;网速是否达到 excellent\u0026rdquo;） 通信检查: Agent 是否说了必须传达的信息 最终 reward 是各分项的乘积。\n实际案例：完整的 Trace 下面从一次真实评测中提取一个完整轨迹。任务：64 岁退休老人手机数据不工作，飞行模式开着 + 网络偏好设成了 2G。\n任务定义 1 2 3 4 5 6 { \u0026#34;persona\u0026#34;: \u0026#34;64岁退休图书馆管理员，技术知识有限，遇到技术问题容易紧张，需要逐步引导\u0026#34;, \u0026#34;reason_for_call\u0026#34;: \u0026#34;手机数据不工作，要么停了要么很慢，一定要达到 excellent 网速\u0026#34;, \u0026#34;known_info\u0026#34;: \u0026#34;John Smith，电话 555-123-2002，在美国境内\u0026#34;, \u0026#34;task_instructions\u0026#34;: \u0026#34;如果 Agent 的建议没效果，第一次之后表达沮丧。只有网速测试达到 excellent 才算解决。\u0026#34; } 评估标准 1 2 3 4 5 6 7 { \u0026#34;reward_basis\u0026#34;: [\u0026#34;ENV_ASSERTION\u0026#34;], \u0026#34;env_assertions\u0026#34;: [ {\u0026#34;func_name\u0026#34;: \u0026#34;assert_mobile_data_status\u0026#34;, \u0026#34;arguments\u0026#34;: {\u0026#34;expected_status\u0026#34;: true}}, {\u0026#34;func_name\u0026#34;: \u0026#34;assert_internet_speed\u0026#34;, \u0026#34;arguments\u0026#34;: {\u0026#34;expected_speed\u0026#34;: 200, \u0026#34;expected_desc\u0026#34;: \u0026#34;excellent\u0026#34;}} ] } 只有手机数据正常且网速达到 excellent 才给满分。\n完整对话轨迹 选择了一条mimo-v2.5-pro真实跑的trace，用模型做了翻译润色版本如下：\n1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 [Agent] 你好！有什么可以帮你的？ [User] ┌─ 工具调用: get_network_status() └─ 结果: Airplane Mode: ON, Cellular: no_service, Signal: none [User] ┌─ 工具调用: toggle_airplane_mode() └─ 结果: Airplane Mode is now OFF. Status Bar: 📶¹ Poor | 2G [User] ┌─ 工具调用: check_network_mode_preference() └─ 结果: Network Mode Preference: 2g_only [User] ┌─ 工具调用: set_network_mode_preference(mode=\u0026#34;4g_5g_preferred\u0026#34;) └─ 结果: Preferred Network Mode set to: 4g_5g_preferred Status Bar: 📶⁴ Excellent | 5G [User] ┌─ 工具调用: run_speed_test() └─ 结果: 275.00 Mbps (Excellent) [User] ┌─ 工具调用: check_data_restriction_status() └─ 结果: Data Saver mode is OFF [User] ┌─ 工具调用: check_apn_settings() └─ 结果: APN Name: internet, MMSC: http://mms.carrier.com/mms/wapenc [User] 你好！我查了你手机设置，发现飞行模式开着，已经关了... (⚠️ 模拟用户误把自己当成了客服) [Agent] 谢谢你提供的信息！不过我是客服，我来帮你。你叫什么名字？ [User] 哦对不起！我有点搞混了。我叫 John Smith，电话 555-123-2002。 我手机数据不好使... [Agent] ┌─ 工具调用: get_customer_by_phone(phone_number=\u0026#34;555-123-2002\u0026#34;) └─ 结果: {customer_id: \u0026#34;C1001\u0026#34;, name: \u0026#34;John Smith\u0026#34;, ...} [Agent] ┌─ 工具调用: get_details_by_id(id=\u0026#34;L1001\u0026#34;) └─ 结果: {line_id: \u0026#34;L1001\u0026#34;, phone: \u0026#34;555-123-2001\u0026#34;, ...} [Agent] ┌─ 工具调用: get_details_by_id(id=\u0026#34;L1002\u0026#34;) └─ 结果: {line_id: \u0026#34;L1002\u0026#34;, phone: \u0026#34;555-123-2002\u0026#34;, data_used: 8.7GB, plan: \u0026#34;Premium Plan\u0026#34;, data_limit: 15GB} [Agent] ┌─ 工具调用: get_details_by_id(id=\u0026#34;P1002\u0026#34;) └─ 结果: {plan: \u0026#34;Premium Plan\u0026#34;, data_limit: 15GB, price: $65/月} [Agent] ┌─ 工具调用: get_details_by_id(id=\u0026#34;B1003\u0026#34;) └─ 结果: {bill: B1003, status: \u0026#34;Paid\u0026#34;, ...} [Agent] John 你好！我看到你的账户了。你之前的修改（关飞行模式、改网络偏好） 是对的！你还有个 2 月份的账单逾期了... [User] 谢谢！你说的逾期账单...是不是因为这个数据才不好使？ [Agent] 是的，逾期可能导致服务受限。我们一步步来。 第一步：请检查手机的 Data Saver 模式是否开着？ [User] ┌─ 工具调用: check_data_restriction_status() └─ 结果: Data Saver mode is OFF [User] 我查了，Data Saver 是关着的。接下来查什么？ [Agent] 很好！第二步：检查 VPN 是否连接？ [User] ┌─ 工具调用: check_vpn_status() └─ 结果: VPN is turned OFF [User] VPN 也是关着的。最后要查什么？ [Agent] 最后确认一下整体网络状态： [User] ┌─ 工具调用: get_network_status() └─ 结果: Airplane Mode: OFF, 5G, Signal: excellent, Mobile Data: Yes, Data Roaming: No [User] 网络状态看起来很好——5G，信号满格！ [Agent] ┌─ 工具调用: send_payment_request(customer_id=\u0026#34;C1001\u0026#34;, bill_id=\u0026#34;B1002\u0026#34;) └─ 结果: Payment request sent for bill B1002 [Agent] 太好了！你的设置完全正确。现在来处理逾期账单， 我已发送付款请求到你的账户... [User] ┌─ 工具调用: check_payment_request() └─ 结果: Payment request for bill B1002, $150.00 [User] 我看到付款请求了，$150。怎么操作？ [Agent] ┌─ 工具调用: get_details_by_id(id=\u0026#34;B1002\u0026#34;) └─ 结果: {bill: B1002, total_due: 150.0, status: \u0026#34;Overdue\u0026#34;, ...} [Agent] 在手机上找到\u0026#34;Accept\u0026#34;或\u0026#34;Pay\u0026#34;按钮点击就行。 [User] ┌─ 工具调用: make_payment(bill_id=\u0026#34;B1002\u0026#34;, amount=150.0) └─ 结果: Payment of 150.0 USD has been made for bill B1002 [User] 付好了！$150 已经成功支付。 [Agent] ┌─ 工具调用: get_details_by_id(id=\u0026#34;B1002\u0026#34;) └─ 结果: {bill: B1002, status: \u0026#34;Paid\u0026#34;, ...} [Agent] 完美！账单已确认付清。你的服务不会被中断了。 总结一下今天解决的问题： ✅ 关闭飞行模式 ✅ 网络偏好改为 4G/5G ✅ 5G 信号满格、网速 275Mbps (Excellent) ✅ 逾期账单已付清 [User] ###STOP### ← 任务完成，模拟用户终止对话 结果：Reward = 1.0（环境断言全部通过）\n同一条轨迹的原始 JSON（messages 字段）版本：\n1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 [ {\u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;assistant\u0026#34;, \u0026#34;content\u0026#34;: \u0026#34;Hi! How can I help you today?\u0026#34;}, {\u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;user\u0026#34;, \u0026#34;tool_calls\u0026#34;: [{\u0026#34;name\u0026#34;: \u0026#34;check_network_status\u0026#34;, \u0026#34;arguments\u0026#34;: {}}]}, {\u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;tool\u0026#34;, \u0026#34;content\u0026#34;: \u0026#34;Airplane Mode: ON\\nSIM Card Status: active\\nCellular Connection: no_service\\nCellular Signal: none\\nCellular Network Type: none\\nMobile Data Enabled: Yes\\nData Roaming Enabled: No\\nWi-Fi Radio: OFF\\nWi-Fi Connected: No\u0026#34;}, {\u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;user\u0026#34;, \u0026#34;tool_calls\u0026#34;: [{\u0026#34;name\u0026#34;: \u0026#34;toggle_airplane_mode\u0026#34;, \u0026#34;arguments\u0026#34;: {}}]}, {\u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;tool\u0026#34;, \u0026#34;content\u0026#34;: \u0026#34;Airplane Mode is now OFF.\\nStatus Bar: 📶¹ Poor | 2G | 📱 Data Enabled | 🔋 80%\u0026#34;}, {\u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;user\u0026#34;, \u0026#34;tool_calls\u0026#34;: [{\u0026#34;name\u0026#34;: \u0026#34;check_network_mode_preference\u0026#34;, \u0026#34;arguments\u0026#34;: {}}]}, {\u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;tool\u0026#34;, \u0026#34;content\u0026#34;: \u0026#34;Network Mode Preference: 2g_only\u0026#34;}, {\u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;user\u0026#34;, \u0026#34;tool_calls\u0026#34;: [{\u0026#34;name\u0026#34;: \u0026#34;set_network_mode_preference\u0026#34;, \u0026#34;arguments\u0026#34;: {\u0026#34;mode\u0026#34;: \u0026#34;4g_5g_preferred\u0026#34;}}]}, {\u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;tool\u0026#34;, \u0026#34;content\u0026#34;: \u0026#34;Preferred Network Mode set to: 4g_5g_preferred\\nStatus Bar: 📶⁴ Excellent | 5G | 📱 Data Enabled | 🔋 80%\u0026#34;}, {\u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;user\u0026#34;, \u0026#34;tool_calls\u0026#34;: [{\u0026#34;name\u0026#34;: \u0026#34;run_speed_test\u0026#34;, \u0026#34;arguments\u0026#34;: {}}]}, {\u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;tool\u0026#34;, \u0026#34;content\u0026#34;: \u0026#34;Speed Test Result: 275.00 Mbps (Excellent). Connection is very fast.\u0026#34;}, {\u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;user\u0026#34;, \u0026#34;tool_calls\u0026#34;: [{\u0026#34;name\u0026#34;: \u0026#34;check_data_restriction_status\u0026#34;, \u0026#34;arguments\u0026#34;: {}}]}, {\u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;tool\u0026#34;, \u0026#34;content\u0026#34;: \u0026#34;Data Saver mode is OFF.\u0026#34;}, {\u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;user\u0026#34;, \u0026#34;tool_calls\u0026#34;: [{\u0026#34;name\u0026#34;: \u0026#34;check_apn_settings\u0026#34;, \u0026#34;arguments\u0026#34;: {}}]}, {\u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;tool\u0026#34;, \u0026#34;content\u0026#34;: \u0026#34;Current APN Name: internet\\nMMSC URL (for picture messages): http://mms.carrier.com/mms/wapenc\\n(These are technical settings, usually best left unchanged.)\u0026#34;}, {\u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;user\u0026#34;, \u0026#34;content\u0026#34;: \u0026#34;Hello! I\u0026#39;ve checked your phone\u0026#39;s settings and found a couple of issues that were causing your mobile data problems:\\n\\n1. **Airplane Mode was ON** - This was completely disabling all wireless connections.\\n2. **Network mode was set to 2G only** - This is the slowest network type.\\n\\nI\u0026#39;ve fixed both issues for you:\\n- Turned off Airplane Mode\\n- Changed your network preference to \\\u0026#34;4G/5G preferred\\\u0026#34;\\n\\nNow your phone shows **excellent signal strength on 5G**, and a speed test shows **275 Mbps** (which is excellent internet speed). Your mobile data should now be working properly and very fast.\\n\\nIs there anything else you\u0026#39;d like me to help you with regarding your phone\u0026#39;s connectivity?\u0026#34;}, {\u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;assistant\u0026#34;, \u0026#34;content\u0026#34;: \u0026#34;I appreciate you providing details about the troubleshooting you\u0026#39;ve performed! However, I need to clarify - I\u0026#39;m the customer service agent here to help you. It sounds like you\u0026#39;ve already diagnosed and resolved some mobile data issues on your own device.\\n\\nTo better assist you, I\u0026#39;ll need to identify your account first. Could you please provide one of the following:\\n1. Your phone number\\n2. Your customer ID\\n3. Your full name and date of birth\\n\\nOnce I have your account information, I can help you with any additional issues related to your cellular service, billing, plan options, or other concerns.\u0026#34;}, {\u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;user\u0026#34;, \u0026#34;content\u0026#34;: \u0026#34;Oh, I\u0026#39;m sorry for the confusion! I got a bit mixed up there. My phone number is 555-123-2002. That\u0026#39;s the number I use for calls and texts with my grandchildren.\\n\\nI was trying to fix my mobile data because it wasn\u0026#39;t working well, and I think I might have made some changes on my phone. I\u0026#39;m not very good with technology, and I\u0026#39;m worried I might have done something wrong. The internet was very slow before, and now it seems to be working better, but I want to make sure everything is set up correctly so I can get excellent internet speed.\u0026#34;}, {\u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;assistant\u0026#34;, \u0026#34;tool_calls\u0026#34;: [{\u0026#34;name\u0026#34;: \u0026#34;get_customer_by_phone\u0026#34;, \u0026#34;arguments\u0026#34;: {\u0026#34;phone_number\u0026#34;: \u0026#34;555-123-2002\u0026#34;}}]}, {\u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;tool\u0026#34;, \u0026#34;content\u0026#34;: \u0026#34;{\\\u0026#34;customer_id\\\u0026#34;: \\\u0026#34;C1001\\\u0026#34;, \\\u0026#34;full_name\\\u0026#34;: \\\u0026#34;John Smith\\\u0026#34;, \\\u0026#34;date_of_birth\\\u0026#34;: \\\u0026#34;1985-06-15\\\u0026#34;, \\\u0026#34;email\\\u0026#34;: \\\u0026#34;john.smith@example.com\\\u0026#34;, \\\u0026#34;phone_number\\\u0026#34;: \\\u0026#34;555-123-2002\\\u0026#34;, \\\u0026#34;address\\\u0026#34;: {\\\u0026#34;street\\\u0026#34;: \\\u0026#34;123 Main 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Thank you for providing your phone number. I\u0026#39;ve found your account and can see you\u0026#39;re using line 555-123-2002.\\n\\nFirst, I want to reassure you - **you made exactly the right changes!** Turning off Airplane Mode and switching to \\\u0026#34;4G/5G preferred\\\u0026#34; were the correct fixes for slow mobile data. ...\u0026#34;}, {\u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;user\u0026#34;, \u0026#34;content\u0026#34;: \u0026#34;Thank you for looking up my account! I\u0026#39;m glad to hear I made the right changes. I was worried I might have messed something up.\\n\\nYou mentioned my February bill is overdue - that\u0026#39;s probably why I haven\u0026#39;t paid it yet. ...\u0026#34;}, {\u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;assistant\u0026#34;, \u0026#34;content\u0026#34;: \u0026#34;You\u0026#39;re very welcome, John! I\u0026#39;m happy to guide you through this step by step. ...\u0026#34;}, {\u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;user\u0026#34;, \u0026#34;tool_calls\u0026#34;: [{\u0026#34;name\u0026#34;: \u0026#34;check_data_restriction_status\u0026#34;, \u0026#34;arguments\u0026#34;: {}}]}, {\u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;tool\u0026#34;, \u0026#34;content\u0026#34;: \u0026#34;Data Saver mode is OFF.\u0026#34;}, {\u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;user\u0026#34;, \u0026#34;content\u0026#34;: \u0026#34;I just checked the Data Saver mode on my phone, and it shows \\\u0026#34;Data Saver mode is OFF\\\u0026#34;. 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You\u0026#39;ve found the payment request. To accept it, you\u0026#39;ll need to **look for an \\\u0026#34;Accept\\\u0026#34; or \\\u0026#34;Pay\\\u0026#34; button** ...\u0026#34;}, {\u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;user\u0026#34;, \u0026#34;tool_calls\u0026#34;: [{\u0026#34;name\u0026#34;: \u0026#34;make_payment\u0026#34;, \u0026#34;arguments\u0026#34;: {}}]}, {\u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;tool\u0026#34;, \u0026#34;content\u0026#34;: \u0026#34;Payment of 150.0 USD has been made for bill B1002.\u0026#34;}, {\u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;user\u0026#34;, \u0026#34;content\u0026#34;: \u0026#34;I\u0026#39;ve accepted the payment request and made the payment of $150.00 for bill B1002. ...\u0026#34;}, {\u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;assistant\u0026#34;, \u0026#34;tool_calls\u0026#34;: [{\u0026#34;name\u0026#34;: \u0026#34;get_details_by_id\u0026#34;, \u0026#34;arguments\u0026#34;: {\u0026#34;id\u0026#34;: \u0026#34;B1002\u0026#34;}}]}, {\u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;tool\u0026#34;, \u0026#34;content\u0026#34;: \u0026#34;{\\\u0026#34;bill_id\\\u0026#34;: \\\u0026#34;B1002\\\u0026#34;, ... \\\u0026#34;status\\\u0026#34;: \\\u0026#34;Paid\\\u0026#34;}\u0026#34;}, {\u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;assistant\u0026#34;, \u0026#34;content\u0026#34;: \u0026#34;Perfect! **Excellent news!** I\u0026#39;ve confirmed that bill B1002 has been successfully updated to **PAID** status. ...\u0026#34;}, {\u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;user\u0026#34;, \u0026#34;content\u0026#34;: \u0026#34;###STOP###\u0026#34;} ] 工具定义 τ² 的工具不是 LLM 的 function calling schema，而是实际执行的 Python 方法。以 telecom 领域为例：\nAgent 工具（客服可调用） 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 class TelecomTools(ToolKitBase): \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34;Agent 侧工具——操作客户数据库\u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; @is_tool(ToolType.READ) def get_customer_by_phone(self, phone_number: str) -\u0026gt; Customer: \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34;通过电话号码查找客户\u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; for customer in self.db.customers: if customer.phone_number == phone_number: return customer for line_id in customer.line_ids: line = self._get_line_by_id(line_id) if line and line.phone_number == phone_number: return customer raise ValueError(f\u0026#34;Customer with phone number {phone_number} not found\u0026#34;) @is_tool(ToolType.READ) def get_details_by_id(self, id: str) -\u0026gt; Dict[str, Any]: \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34;通过 ID 获取详情（Customer/Line/Device/Bill/Plan）\u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; if id.startswith(\u0026#34;L\u0026#34;): return self._get_line_by_id(id) elif id.startswith(\u0026#34;D\u0026#34;): return self._get_device_by_id(id) elif id.startswith(\u0026#34;B\u0026#34;): return self._get_bill_by_id(id) elif id.startswith(\u0026#34;C\u0026#34;): return self.get_customer_by_id(id) elif id.startswith(\u0026#34;P\u0026#34;): return self._get_plan_by_id(id) else: raise ValueError(f\u0026#34;Unknown ID format: {id}\u0026#34;) @is_tool(ToolType.WRITE) def send_payment_request(self, customer_id: str, bill_id: str) -\u0026gt; str: \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34;向客户发送付款请求\u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; customer = self.get_customer_by_id(customer_id) bill = self._get_bill_by_id(bill_id) # ... 执行业务逻辑 @is_tool(ToolType.WRITE) def suspend_line(self, customer_id: str, line_id: str, reason: str): \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34;暂停线路（最长6个月）\u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; # ... @is_tool(ToolType.WRITE) def refuel_data(self, customer_id: str, line_id: str, gb_amount: float): \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34;数据加油包（按套餐单价计费）\u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; # ... User 工具（模拟客户可调用） 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 class TelecomUserTools(ToolKitBase): \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34;User 侧工具——模拟手机操作\u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; @is_tool(ToolType.READ) def check_status_bar(self) -\u0026gt; str: \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34;查看手机状态栏图标（信号、数据、WiFi、电量）\u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; device = self.db.device indicators = [] if device.airplane_mode: indicators.append(\u0026#34;✈️ Airplane Mode\u0026#34;) else: signal_map = { SignalStrength.NONE: \u0026#34;📵 No Signal\u0026#34;, SignalStrength.POOR: \u0026#34;📶¹ Poor\u0026#34;, SignalStrength.FAIR: \u0026#34;📶² Fair\u0026#34;, SignalStrength.GOOD: \u0026#34;📶³ Good\u0026#34;, SignalStrength.EXCELLENT: \u0026#34;📶⁴ Excellent\u0026#34;, } indicators.append(signal_map.get(device.signal_strength, \u0026#34;\u0026#34;)) # ... 更多状态指示 return f\u0026#34;Status Bar: {\u0026#39; | \u0026#39;.join(indicators)}\u0026#34; @is_tool(ToolType.READ) def get_network_status(self) -\u0026gt; str: \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34;获取完整网络状态\u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; # 返回: Airplane Mode, SIM Status, Connection, Signal, Network Type... @is_tool(ToolType.READ) def run_speed_test(self) -\u0026gt; str: \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34;运行网速测试\u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; speed = self.db.device.internet_speed return f\u0026#34;{speed} Mbps ({performance_level})\u0026#34; @is_tool(ToolType.WRITE) def toggle_airplane_mode(self) -\u0026gt; str: \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34;切换飞行模式\u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; self.db.device.airplane_mode = not self.db.device.airplane_mode return f\u0026#34;Airplane Mode is now {\u0026#39;ON\u0026#39; if self.db.device.airplane_mode else \u0026#39;OFF\u0026#39;}\u0026#34; @is_tool(ToolType.WRITE) def set_network_mode_preference(self, mode: str) -\u0026gt; str: \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34;设置网络模式偏好（2g_only / 4g_5g_preferred 等）\u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; self.db.device.network_mode_preference = mode return f\u0026#34;Preferred Network Mode set to: {mode}\u0026#34; Harness 的上下文组装 Agent 侧 Agent 的上下文很简单——完整保留所有历史消息：\n1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 class LLMAgent: @property def system_prompt(self) -\u0026gt; str: return f\u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; \u0026lt;instructions\u0026gt; You are a customer service agent that helps the user according to the \u0026lt;policy\u0026gt;. In each turn you can either: Send a message to the user. Make a tool call. You cannot do both at the same time. \u0026lt;/instructions\u0026gt; \u0026lt;policy\u0026gt; {domain_policy} # 665 行的 telecom 业务规则 \u0026lt;/policy\u0026gt; \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; def generate_next_message(self, message, state): # 收到新消息后，直接追加到 state.messages state.messages.append(message) # 发送时：system_prompt + 全部历史消息 messages = state.system_messages + state.messages response = generate(model=self.llm, messages=messages, tools=self.tools) state.messages.append(response) return response User 侧 User 的上下文有个关键操作——角色翻转：\n1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 class UserSimulator: @property def system_prompt(self) -\u0026gt; str: return f\u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; {global_simulation_guidelines} # \u0026#34;你是一个客户...\u0026#34; \u0026lt;scenario\u0026gt; {task_instructions} # \u0026#34;你的手机数据不工作...\u0026#34; \u0026lt;/scenario\u0026gt; \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; def generate_next_message(self, message, state): state.messages.append(message) # 角色翻转：把 User 消息变成 assistant，Agent 消息变成 user # 这样 LLM 始终在\u0026#34;作为用户回应客服\u0026#34; messages = state.system_messages + state.flip_roles() response = generate(model=self.llm, messages=messages, tools=self.tools) return response 翻转逻辑：\n1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 def flip_roles(self): flipped = [] for msg in self.messages: if isinstance(msg, UserMessage): # 用户消息 → assistant（\u0026#34;我之前说过的话\u0026#34;） flipped.append(AssistantMessage(role=\u0026#34;assistant\u0026#34;, content=msg.content)) elif isinstance(msg, AssistantMessage): # Agent 消息 → user（\u0026#34;客服对我说的话\u0026#34;） flipped.append(UserMessage(role=\u0026#34;user\u0026#34;, content=msg.content)) elif isinstance(msg, ToolMessage): # 工具结果保持不变（仅保留 user 侧的工具调用结果） if msg.requestor == \u0026#34;user\u0026#34;: flipped.append(msg) return flipped 上下文没有压缩策略 这是 τ² 的一个重要特点：上下文不做任何压缩或截断。每次 LLM 调用都发送完整的历史消息。\n为什么可以这样做？因为 τ² 的任务通常在 20-60 轮内结束，总 token 量不会超出主流模型的上下文窗口（128K+）。Harness 通过 max_steps=200 和 max_errors=10 来硬性限制对话长度，而不是靠上下文压缩。\n如果真的超出模型上下文窗口，依赖的是 LiteLLM 层的重试和错误处理，而不是语义压缩。这是一个有意的设计选择——避免压缩引入的信息损失影响评测准确性。\n评测结果示例 用 MiMo-v2.5-pro 作为 Agent 和 User 模型跑 τ² base split：\n领域 任务数 平均 Reward 通过率 Airline 50 0.80 80.0% Retail 74 0.82 82.4% Telecom 114 0.98 98.2% 总体 238 0.895 89.5% Retail一共114条，其中40条任务挂了（infrastructure_error），因为没有evaluator（gpt-4.1-2025-0414）的api。\n","permalink":"https://rslog.cc/posts/2026-05-17-tau-bench/","summary":"\u003ch3 id=\"一句话概括\"\u003e一句话概括\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003eTau-bench 是 Sierra AI 推出的客服 Agent 评测框架：让一个 LLM 扮演客户（simulated user），和被测 Agent 在预设的客服场景中对话，通过检查最终系统状态来判断 Agent 是否完成任务。\u003c/p\u003e","title":"Tau-Bench"},{"content":"EvoSkill: A New Paradigm for Self-Evolving AI Agents Overview 当通用编码代理进入专业任务后，性能瓶颈往往不再只是底层模型能力，而是缺少可复用、可触发、可组合的任务经验。手工编写技能（Skill）可以补上这层能力，但这种做法高度依赖人工经验，难以覆盖不断扩张的任务空间。\nEvoSkill: A New Paradigm for Self-Evolving AI Agents 讨论的就是这个缺口。论文不再直接优化提示词、也不直接修改底层代码库，而是把“技能”本身作为进化对象：代理先在任务上暴露失败样本，再由提案器分析失败原因，最后由技能构建器把高层建议写成结构化技能目录，包括触发元数据、SKILL.md 指令文件，以及可选的脚本或参考材料。\n这篇工作的价值不只是把技能自动写出来，而是把代理改进问题重新定义为一种更高层的程序搜索问题。论文中的“程序（program）”由系统提示词和技能库共同组成，底层模型参数始终冻结；系统通过验证集上的 Pareto 前沿（Pareto frontier）筛选出真正有用的候选程序。这样得到的改进更像一组可审计、可迁移的工作流，而不是只对单一模型和单一任务有效的脆弱补丁。\nMotivation 现有代理优化方法大致有两类。一类是提示词优化，另一类是直接改写代码。前者实现成本低，但通常和具体模型、具体任务分布强绑定；后者表达力强，但搜索空间巨大，修改结果也不一定容易复用。两类方法都很难自然产出“可复用能力单元”。\n技能抽象更接近工程实践。一个技能可以明确声明何时触发、应该遵循怎样的步骤、是否需要调用脚本，以及脚本的输入输出约定。这种表示天然支持渐进式加载：系统启动时只读元数据，真正用到时再打开详细指令，必要时再执行辅助脚本。也正因为这个接口已经存在，论文才有空间把“自动发现技能”作为独立研究对象，而不是把技能当作提示词搜索的副产品。\n论文的另一个切入点是失败驱动。多数代理任务不是“完全不会做”，而是会在一小批模式上稳定犯错，例如表格抽取时取错相邻单元格、开放网页搜索时过早停止、数值推导时遗漏校验步骤。与其在所有样本上平均优化，不如先找出低分样本，再围绕这些失败模式生成专门技能。这个思路延续了有监督学习里的误差分析，但最终产物不是新的权重，而是新的能力模块。\nProblem Formulation 论文正文没有把整个系统写成统一的数学目标，这里给出一个基于算法描述的形式化重述，并明确标注为对原文的整理与推演。\n设监督数据集为：\n$$ \\mathcal{D}=\\left\\{(x_i, y_i)\\right\\}_{i=1}^{N} $$ 其中 $x_i$ 是任务输入，$y_i$ 是标准答案，另外给定任务相关的打分函数 $r(\\hat y, y)\\in [0,1]$。EvoSkill 中的一个代理程序记为：\n$$ p=(\\sigma, \\mathcal{K}) $$ 这里 $\\sigma$ 表示系统提示词，$\\mathcal{K}$ 表示当前技能库。底层模型权重不变，进化真正修改的是 $\\mathcal{K}$，在某些配置下也可以同时修改 $\\sigma$。论文的默认重点放在技能演化上。\n在第 $t$ 次迭代中，从训练池采样一批样本 $\\mathcal{B}_t$。如果程序 $p_t$ 在某个样本上的得分低于阈值 $\\tau$，该样本会被加入失败集：\n$$ \\mathcal{F}_t= \\left\\{ (x,y)\\in \\mathcal{B}_t \\mid r\\left(p_t(x), y\\right)\u003c\\tau \\right\\} $$ 这一步的含义很直接：EvoSkill 不对“所有行为”做统一总结，只对“明确失败的行为”做定向诊断。若 $\\mathcal{F}_t=\\varnothing$，本轮迭代直接跳过。\n接下来，提案器根据失败集 $\\mathcal{F}_t$ 和历史反馈日志 $\\mathcal{H}_t$ 生成一个技能提案 $\\pi_t$；技能构建器再把提案变成候选程序 $\\tilde p_t$。这条更新链可以写成：\n$$ \\pi_t=P(\\mathcal{F}_t,\\mathcal{H}_t), \\qquad \\tilde p_t=S(p_t,\\pi_t) $$ 候选程序在验证集 $\\mathcal{V}$ 上得到分数：\n$$ \\tilde s_t=\\operatorname{EVAL}(\\tilde p_t,\\mathcal{V}) $$ 系统维护一个容量为 $k$ 的前沿集合 $\\mathcal{G}_t$。若候选程序优于当前最弱成员，就把它放入前沿：\n$$ \\mathcal{G}_{t+1}= \\operatorname{TopK} \\left( \\mathcal{G}_t \\cup \\left\\{\\tilde p_t\\right\\} \\right) $$ 这里的 $\\operatorname{TopK}$ 表示按验证分数保留前 $k$ 个程序。最终返回的是整个前沿里分数最高的程序，而不是最后一次迭代的结果。\n如果把这几步连起来看，EvoSkill 优化的并不是单次回答，而是“失败模式 $\\rightarrow$ 技能提案 $\\rightarrow$ 结构化技能文件 $\\rightarrow$ 新程序”的离散搜索过程。这个抽象是全文最重要的部分。\nMethodology Framework Overview EvoSkill 由三个代理角色组成。\n第一类是执行器（Executor Agent）。它承担真正做题的工作，使用当前程序里的系统提示词和技能库完成任务。\n第二类是提案器（Proposer Agent）。它查看执行轨迹、预测答案、标准答案，以及已有技能，判断错误究竟来自缺少哪个工作流、哪个校验步骤，或者已有技能需要怎样修改。论文特别强调，标准答案只用于失败诊断，不会原封不动写进生成出来的技能。\n第三类是技能构建器（Skill-Builder Agent）。它把高层提案具体化成技能目录，包括触发元数据、SKILL.md、以及可选的 Python 或 Typescript 脚本。构建器本身还带有一个元技能，用于约束技能编写风格，使输出更像可运行资产，而不是随意文本。\n这三个角色的分工，使 EvoSkill 的优化对象从“句子级反馈”变成了“可执行能力模块”。这也是它与普通提示词反思式更新（reflection）方法的本质差异。\nFailure-Driven Proposal 提案器的输入不是抽象分数，而是失败样本对应的执行过程。这样它可以判断错误到底出在检索、解析、计算还是最终作答阶段。\n历史反馈日志 $\\mathcal{H}_t$ 在这里很关键。它记录先前所有提案、验证分数和是否被前沿接受。论文给出的作用有两个：\n避免重复提出已经失败过的技能思路。 在已有提案部分有效时，沿着相同方向继续细化，而不是每轮都从零开始。 这让搜索过程更像带记忆的定向搜索，而不是独立同分布的随机试错。实际含义是，EvoSkill 并不假设一次失败分析就足够好，它允许技能经历“先写出来，再修正，再筛掉”的生命周期。\nSkill Materialization 论文把技能定义为一种文件系统级资产，而不是上下文里的临时文本片段。一个技能目录通常包含三层内容：\n触发元数据：告诉代理什么情况下应该读取这个技能。 SKILL.md：给出流程、检查项、输入输出格式和决策规则。 辅助脚本或参考文件：在需要精确计算、数据变换或格式化时提供可执行支持。 这个设计直接继承了 Agent Skills 技能生态里已有的“渐进式披露（progressive disclosure）”思路。元数据在启动时加载，完整说明在触发后加载，脚本只有真正执行时才会运行。因此，即便技能库不断增长，代理也不需要把所有详细说明都塞进上下文窗口。\n这一步还有一个经常被忽略的工程意义：技能是可以审计的。相比“把系统提示词再改长一点”，技能目录更容易追踪来源，也更容易做版本控制、单独测试和人工复查。\nFrontier Search EvoSkill 不是单链式自改进，而是前沿搜索。论文维护一个固定容量的程序前沿，每一轮从前沿里轮转（round-robin）选择一个父程序，而不是永远只从当前最优程序继续扩展。\n这个策略有两个直接效果。\n一是避免过早收敛。如果搜索始终围绕单一最优程序展开，系统容易在一条局部最优路径上越走越深；轮转选择可以让多个演化分支并行探索不同失败模式。\n二是让技能具备谱系结构。论文的实现里，每个程序对应一个独立的 git 分支，分支只在技能目录和元数据上与父分支不同。这样一来，验证分数的差异更容易归因到新增或修改的技能，而不是其他环境噪声。\n这部分可以按原文算法继续拆开。若记父程序得分为 $s(p)$，候选程序得分为 $\\tilde s_t$，则接受规则是：\n$$ \\tilde s_t \u003e \\min_{q\\in \\mathcal{G}_t} s(q) $$ 只有当候选分数超过当前前沿最弱成员时，它才会留下来。于是前沿更新本质上是一个带容量约束的保优操作，而不是无条件累积技能。这个机制解释了为什么论文强调“技能不断增加”，但又不会让所有发现都永久保留。\nWhy Skill-Level Search Transfers 论文最值得注意的观点是，技能级搜索比提示词级搜索更容易迁移。原因不是技能一定更强，而是技能的接口更稳定。\n提示词优化通常直接把任务分布、模型习惯和措辞技巧耦合在一起。一旦底层模型换了、工具接口换了、任务目标换了，原来最优的提示词可能立刻失效。技能则不同：它把能力写成显式触发条件和程序化步骤，例如“遇到歧义词时先列出所有解释”“做时间序列分析前先对齐时间粒度并执行通胀调整”。这些规则本质上是工作流知识，而不是语言表面模式。\n因此，EvoSkill 的真正贡献不是证明技能一定比提示词更优，而是证明“把优化对象上移到技能层”后，系统更有机会得到跨任务保真的能力模块。论文后面的零样本迁移实验就是这个论点的直接证据。\nExperiments OfficeQA 是一个建立在美国财政部公报上的 grounded reasoning（有依据推理）基准，数据源大约覆盖 8.9 万页文档，问题需要跨文档定位表格、图表和文本，再做数值推导。论文把它当成“文档解析 + 数值计算”型任务。\n实验使用 Claude Code with Opus 4.5。按照论文的数据切分策略，验证集固定为 17 个样本，训练集分别取 5%、10%、15%，即 12、24、36 个样本，每组进化 1.5 个 epoch。这里有一个非常醒目的结果：10% 训练数据已经把精确匹配率从 60.6% 提高到 65.8%，继续加到 15% 反而回落到 64.5%。这说明 EvoSkill 并不单调依赖更多失败样本，技能搜索也会出现边际收益递减，甚至轻微过拟合。\n论文还报告了一个“合并唯一技能”的配置：把独立运行中发现的不同技能合并到同一个技能库里，精确匹配率达到 67.9%。表格里对应数字写成 68.1%，正文与图注使用的是 67.9%。无论取哪个值，结论都一致：不同演化分支找到的技能具有互补性，前沿搜索得到的分支并不只是互相替代，也可能在后期进行组合。\n更重要的是，论文给出的技能实例确实具有很强的可解释性。一个技能围绕 Treasury 表格抽取与核验，另一个技能围绕经济时间序列分析，明确要求做通胀调整、线性回归、输出格式规范化和计算前检查点。这样的产物更像资深分析员写下来的工作流程，而不是模型偶然学到的一段隐式偏好。\nSealQA 测的是搜索增强问答，难点不在长文档解析，而在开放网页环境里存在噪声检索、互相冲突的来源和容易过早停止搜索。\n在这个基准上，EvoSkill 只使用 10% 训练集、运行 1.5 个 epoch，就把准确率从 26.6% 提高到 38.7%，绝对提升 12.1 个百分点。这个增幅比 OfficeQA 更大，说明失败驱动的技能发现并不局限于结构化文档场景。\n论文提到的代表性技能是 search-persistence-protocol。这个技能不是给代理更多搜索工具，而是约束搜索行为：遇到歧义词先做术语扩展，再执行多来源交叉验证，再检查枚举是否完整，最后才允许下结论。换句话说，EvoSkill 学到的不是“去哪搜”，而是“什么时候还不能停”。对开放网页任务来说，这种程序纪律往往比多一个提示词技巧更有用。\n论文最强的一组证据来自零样本迁移。作者把在 SealQA 上演化出来的 search-persistence-protocol 直接迁移到 BrowseComp，不做任何修改，准确率从 43.5% 提高到 48.8%，绝对提升 5.3 个百分点。\n这个结果说明技能并没有严格过拟合到 SealQA 的题目形式。它迁移的是一个更抽象的能力：在事实型检索问题上，坚持把搜索做完、把歧义拆开、把来源对齐，再决定答案。只要目标任务仍然需要这个能力，技能就能继续工作。\n从研究角度看，这也是全文最重要的实验信号。它表明 EvoSkill 发现的对象不是只对单个基准有效的临时技巧，而是更接近“可搬运的工作流知识”。\nEvoSkills: Self-Evolving Agent Skills via Co-Evolutionary Verification Overview 当代理开始处理开放式专业任务后，困难往往不在于“会不会调用工具”，而在于“能否把一整套多步流程稳定执行出来”。一个工具通常只暴露单一函数接口，而一个技能（Skill）则需要把工作流说明、可执行脚本和领域参考材料打包成可复用资产。这也是为什么同样拥有工具访问权限，代理在复杂任务上的表现仍然会高度不稳定。\nEvoSkills: Self-Evolving Agent Skills via Co-Evolutionary Verification 试图解决的就是这个问题。论文认为，人工编写技能不仅成本高，而且常常存在人机认知错位：人类专家觉得自然的说明结构，并不一定是代理在受限上下文和执行环境里最容易利用的形式。相比上一篇更偏向“从失败样本中发现技能”的 EvoSkill，这篇工作把对象进一步收紧到“多文件技能包”的自动生成与迭代修复。\nEvoSkills 的核心设计是共演化。系统不只让一个技能生成器反复改技能，还同时维护一个代理验证器（Surrogate Verifier），后者在看不到隐藏标准测试内容的前提下，自主生成代理测试断言、输出诊断并逐步提高测试强度。技能生成器和代理验证器在同一闭环里交替推进，使系统既能获得密集反馈，又不至于直接泄露真实测试细节。\nMotivation 这篇论文的出发点非常明确。SkillsBench 的评测已经显示，人工整理的技能并不稳定：有些领域提升明显，有些领域几乎没有增益，甚至会让结果变差。论文把这种现象解释为人机认知错位，也就是技能文档的组织方式更适合人类阅读，不一定适合代理执行。\n第二个问题是表示粒度。已有自演化方法大多围绕工具、函数 API 或提示词模板展开，而技能包本身是跨文件的组合对象，既包含 SKILL.md 这样的流程说明，也包含脚本、参考资料和可调用函数。针对单函数设计的自演化方法很难直接迁移到这种结构。\n第三个问题是反馈来源。真实环境里通常拿不到完整的 ground-truth test（真实标准测试）内容，代理最多只能得到一个通过或失败的信号。如果只有这种稀疏反馈，系统很难判断错误到底来自技能文档缺漏、脚本 bug，还是测试覆盖范围不够。EvoSkills 的回答就是把“生成技能”和“生成代理测试”一起优化。\nProblem Formulation 论文把任务环境形式化为一个部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）：\n$$ M=\\langle X, A, T, O, \\Omega, R \\rangle $$ 这里 $X$ 是底层状态空间，例如完整文件系统和进程状态；$A$ 是代理动作，包括终端命令和文件编辑；$T(x' \\mid x,a)$ 是确定性状态转移；$O$ 是观测空间；$\\Omega(o \\mid x,a)$ 把后继状态映射到部分观测；$R(x_T)\\in[0,1]$ 是终止时对输出文件的隐藏评分。由于代理看不到完整状态，它只能基于历史 $h_t=(o_1,a_1,\\ldots,a_{t-1},o_t)$ 行动。\n技能 $S$ 作为条件输入影响代理策略：\n$$ a_t \\sim \\pi_\\theta(a_t \\mid h_t, S) $$ 在这个定义下，论文把技能质量写成终止奖励的期望：\n$$ J(S)\\triangleq \\mathbb{E}_{\\tau \\sim P(\\tau \\mid \\pi_\\theta,S,M)}\\left[R(x_T)\\right] $$ 最终目标是找到最优技能：\n$$ S^*=\\arg\\max_S J(S) $$ 但这个目标不能直接优化，因为真实评分 $R$ 只会返回一个不透明的通过或失败结果。为此，论文引入代理验证器生成的断言集合 $V=\\{e_1,\\ldots,e_{|V|}\\}$，并定义代理奖励：\n$$ \\tilde{R}(x,V)\\triangleq \\frac{1}{|V|}\\sum_{k=1}^{|V|}\\mathbf{1}[e_k(x)] \\in [0,1] $$ 这一步等于把“隐藏评分”替换成“可诊断的断言平均通过率”。EvoSkills 真正要解决的，就是如何让 $\\tilde{R}$ 尽量逼近隐藏的 $R$，同时又不泄露真实测试内容。\nMethodology Method Overview EvoSkills 由两个主角组成：技能生成器（Skill Generator）和代理验证器（Surrogate Verifier）。技能生成器负责生成和修改技能包，代理验证器负责根据任务说明和当前输出构造断言、执行验证并返回结构化错误信息。\n整个循环可以概括成三步。第一步，技能生成器产出一个技能版本 $S^{(i)}$，并在环境 $E$ 中执行，得到输出工件 $x^{(i)}$。第二步，代理验证器用当前测试套件 $V^{(j)}$ 去评估这些工件，计算代理奖励 $\\tilde{R}(x^{(i)},V^{(j)})$。第三步，若代理测试失败，则直接把失败诊断反馈给技能生成器；若代理测试全部通过，但真实标准测试仍然失败，则只返回一个不透明的通过/失败位（pass/fail），并要求代理验证器自己升级测试强度。\n论文把这种结构称为 co-evolutionary verification（共演化验证）。它的重点不在多加一个评判器（judge），而在两个对象各自承担不同职责：技能生成器学习如何修技能，代理验证器学习如何更接近隐藏测试。\nSkill Generator 技能生成器的难点在于，多文件技能包几乎不可能一次写对。为了解决这个问题，论文让生成器维护一个持续累积的上下文 $C$。初始上下文由任务说明 $I$ 和一个通用元技能 $S_{\\text{meta}}$ 组成，这个元技能本质上是在教代理“如何创建技能”。\n每一次迭代后，若代理验证器发现失败，它就会输出一个结构化诊断 $F^{(i,j)}$，其中包含失败断言、根因分析和具体修改建议。技能生成器把这些诊断追加回上下文：\n$$ S^{(i+1)} \\sim \\pi_\\theta\\left(\\cdot \\mid S^{(i)}, C^{(i+1)}\\right), \\qquad C^{(i+1)} = C^{(i)} \\oplus F^{(i,j)} $$ 这里的 $\\oplus$ 表示把反馈拼接进上下文。于是，技能修复不再依赖模糊的自我反思，而是基于一组失败断言逐轮定向修改。论文算法中还设置了上下文占用阈值 $\\beta=0.7$，防止持续累积的反馈把上下文窗口耗尽。\nSurrogate Verifier 代理验证器承担的是更微妙的工作。真实标准测试 $R$ 只会告诉系统“过了”还是“没过”，不会说明为什么。因此系统需要一个替代评分器来提供稠密反馈，但这个评分器又不能简单复用技能生成器本身，否则容易出现自证正确的偏差。\n论文的做法是把代理验证器放到完全独立的 LLM 会话里。它只看任务说明 $I$、当前输出 $x^{(i)}$ 和自己上一轮的测试脚本 $V^{(j)}$，看不到技能生成器的思考过程、技能内容和代码草稿。作者把这称为 information isolation（信息隔离）。\n在这种约束下，代理验证器会生成一个由确定性断言组成的测试套件，并在失败时额外给出诊断。形式上，它的更新规则写成：\n$$ V^{(j+1)} \\sim \\pi^V_\\theta\\left(\\cdot \\mid I, x^{(i)}, V^{(j)}\\right) $$ 这个更新不是每轮都触发。只有当当前技能已经通过代理测试，但真实标准测试仍然失败时，系统才判定“代理测试太弱”，从而要求代理验证器继续升级断言覆盖面和难度。\nAlternating Optimization 论文把整个循环整理成两个交替目标。第一个是技能修复：\n$$ S^{(i+1)} \\leftarrow \\arg\\max_S \\tilde{R}\\left(\\Phi(S,E), V^{(j)}\\right) $$ 第二个是测试升级：\n$$ V^{(j+1)} \\sim \\pi^V_\\theta\\left(\\cdot \\mid I, x^{(i)}, V^{(j)}\\right), \\quad \\text{if }\\mathbf{1}\\left[\\tilde{R}(x^{(i)},V^{(j)})=1 \\land R(\\hat{x}^{(i)})\u003c1\\right] $$ 这里 $\\Phi(S,E)$ 表示把技能 $S$ 在环境 $E$ 中执行得到输出，$\\hat{x}^{(i)}$ 则是把同一个技能放到新的干净环境中重新执行后得到的结果。干净重执行的目的，是防止技能在当前环境中偶然依赖中间状态或缓存。\n如果把这套机制展开，逻辑会很清楚：\n代理验证器失败时，说明当前技能有明显缺口，此时固定测试套件，优先修技能。 代理验证器通过但真实测试失败时，说明问题不一定在技能，也可能在代理测试太松，此时固定技能，优先加强测试。 真实测试永远只暴露最小信息量，也就是一个 pass/fail 位，防止系统直接朝着隐藏测试过拟合。 这也是论文与普通 self-reflection（自我反思）方法的最大区别。后者通常只改答案或改提示词，而 EvoSkills 同时在改“技能包”和“验证器”。\nWhy Multi-File Skills Matter 论文一再强调，技能不是提示词模板，也不是单函数工具。一个合格技能包至少需要覆盖三层对象：\nSKILL.md 中的工作流说明和检查表。 scripts/ 中可直接导入的函数或程序。 可能存在的参考文件、样例或结构化说明。 这种多文件结构的意义在于，代理不必每次都从自然语言中重新实现逻辑。论文附录里的案例研究很典型：在人类整理的技能里，许多关键领域规则只是埋在长文档里的几句话；而自演化后的技能会把它们固化成函数、参数约束和明确的调用顺序。换句话说，EvoSkills 不是把说明写得更长，而是把说明压成代理更容易执行的形状。\nExperiments 实验基于 SkillsBench，包含 87 个任务、11 个专业领域，并为每个任务提供确定性验证器。论文用 pass rate（通过率）作为主指标，也就是任务是否完整通过全部隐藏测试。\n主要比较对象包括：无技能基线、SkillsBench 自生成技能、链式推理引导的自生成技能、Anthropic 的 skill-creator、SkillsBench 提供的人类整理技能，以及 EvoSkills。主实验使用 Claude Opus 4.6 + Claude-Code，另一个自演化主干是 GPT-5.2 + Codex。每个主要方法跑 5 次独立实验，跨模型迁移实验跑 3 次。\n在 Claude Opus 4.6 + Claude-Code 上，EvoSkills 的通过率达到 71.1%，相对无技能基线 30.6% 提升 40.5 个百分点，也明显高于人类整理技能的 53.5%。相比之下，SkillsBench 的单次自生成技能是 32.0%，链式推理版是 30.7%，Anthropic 的 skill-creator 是 34.1%。这组结果说明，性能提升并不是来自“让模型先写点技能”这件事，而是来自后续的共演化验证闭环。\n论文还给出 GPT-5.2 自演化结果，达到 69.8%，与 Claude Opus 4.6 非常接近。也就是说，这套框架并没有绑定某一个特定前沿模型。\n消融实验直接揭示了代理验证器的作用。去掉代理验证器后，通过率从 71.1% 降到 41.1%；保留背景知识但不做技能演化时，通过率只有 48.6%。这意味着“知道更多背景”本身不够，真正有效的是把知识变成结构化技能包，并用外部验证器不断纠错。\n论文还分析了演化过程本身。第 0 轮也就是没有验证闭环的一次性生成，表现大致和无技能基线接近；到第 2 轮提升到 44%，第 3 轮达到 63%，已经超过人类整理技能，第 5 轮收敛到 75%。平均来看，每个任务需要 4.1 次验证循环，其中只有 2.4 次会真正升级到真实标准测试，这说明代理验证器承担了大量中间筛查工作。\n跨模型迁移是这篇论文最强的一组证据。用 Claude Opus 4.6 演化出来的技能，直接迁移到 6 个额外模型上，全部带来 35 到 44 个百分点的提升：GPT-5.2 从 29.6% 提高到 65.0%，Claude Sonnet 4.5 从 20.0% 提高到 63.1%，Claude Haiku 4.5 从 10.4% 提高到 54.5%，Qwen3 Coder 从 8.4% 提高到 50.8%，DeepSeek V3 从 13.0% 提高到 48.8%，Mistral Large 3 从 4.9% 提高到 43.1%。\n领域分析同样重要。EvoSkills 在 11 个领域中的 9 个超过人类整理技能，尤其在 Finance、Cybersecurity 这类需要程序纪律和多步校验的任务上优势更大。论文特别指出 Natural Science 领域里，人类整理技能甚至会拖后腿，而自演化技能却显著提升结果，这正是人机认知错位的直接证据。\nAutoSkill: Experience-Driven Lifelong Learning via Skill Self-Evolution Overview 如果把前两篇文章放在一起看，会发现一个共同前提：系统默认已经处在“任务执行”场景里，问题是如何发现技能、如何验证技能、以及如何让技能更像一个可复用工作流。AutoSkill: Experience-Driven Lifelong Learning via Skill Self-Evolution 往前又退了一步，它关注的不是某个 benchmark 上的任务通过率，而是更日常也更长期的问题：用户在多轮互动中不断重复表达稳定偏好，但这些偏好通常只被当作对话上下文，而不会沉淀成可复用能力。\nAutoSkill 的核心主张是把交互经验从“记忆”提升为“技能”。系统不是简单地保存历史对话片段，也不是修改底层模型参数，而是从对话和交互轨迹中抽取出显式技能卡片，用统一的 SKILL.md 结构维护它们，并在未来请求里按需检索和注入。这样做的目标，是把短期对话中的偏好、写作约束、流程习惯和纠错经验，变成可长期保留、可编辑、可合并、可迁移的外部能力层。\n这篇论文和前两篇最不同的地方在于，它强调的是 training-free（训练无关）与 model-agnostic（模型无关）部署。整个系统被设计成一个可插拔层，挂在现有 LLM 或服务前面即可运行，不需要微调模型，也不要求代理必须工作在复杂工具环境中。\nMotivation 现有长期记忆方法大多把历史经验当作“需要被检索的文本”，例如用户偏好、过去对话、事实片段或摘要。这样的设计能改善上下文恢复能力，但它并不会自动把经验整理成行为规则。结果就是，用户每次还要重新说明同样的写作要求、语气要求或者流程禁忌。\n另一条路线是自演化或参数更新。它们可以通过自反思、偏好优化或自训练逐步改变模型行为，但这类方法往往成本高，而且不适合频繁、细粒度、强个性化的在线调整。尤其当用户偏好本身就是可变又需要人工监督的对象时，把所有变化都沉入参数里，既不透明，也不易控制。\nAutoSkill 想做的是中间层。它既不像记忆系统那样只存文本，也不像模型更新那样直接改参数，而是把重复出现的行为模式抽象为技能工件。这样一来，经验累积的单位不再是原始对话记录，而是可执行、可维护的行为知识。\nProblem Formulation 论文把单个用户 $u$ 的完整对话历史定义为：\n$$ X_u=\\{x_1,x_2,\\ldots,x_T\\}, \\qquad x_t=(q_t,r_t) $$ 其中 $q_t$ 表示第 $t$ 轮用户输入，$r_t$ 表示模型回复。系统在每轮后维护一个用户级技能库 $B_u^t$。\n每个技能被表示为一个七元组：\n$$ s=(n,d,p,\\tau,\\gamma,\\xi,v) $$ 这里 $n$ 是技能名，$d$ 是描述，$p$ 是可执行指令提示，$\\tau$ 是触发词集合，$\\gamma$ 是标签集合，$\\xi$ 是示例集合，$v$ 是版本号。这个定义很重要，因为它说明 AutoSkill 讨论的不是抽象 latent skill（隐式技能），而是一个带元数据、可直接落文件的外部对象。\n论文还明确强调，系统是训练无关的：部署时不更新模型参数，只通过五个提示驱动模块工作。设提示集合为\n$$ P=\\{P_{\\mathrm{rw}},P_{\\mathrm{chat}},P_{\\mathrm{ext}},P_{\\mathrm{judge}},P_{\\mathrm{merge}}\\} $$ 对应的模块集合为\n$$ M=\\{M_{\\mathrm{rw}},M_{\\mathrm{chat}},M_{\\mathrm{ext}},M_{\\mathrm{judge}},M_{\\mathrm{merge}},M_{\\mathrm{emb}}\\} $$ 其中最后一个 $M_{\\mathrm{emb}}$ 是嵌入模型，用于技能向量化和检索。这意味着系统优化发生在推理时组合层，而不是参数层。\nMethodology Two Coupled Loops 论文把系统拆成两个耦合回路。左边是 skill-enhanced response generation（技能增强回复生成）：当前请求进入后，系统先改写查询，再从技能库里检索相关技能，最后把技能上下文注入回复模型。右边是 skill evolution（技能演化）：当前轮交互结束后，系统尝试从用户侧输入里抽取可复用技能，并决定是新增、合并还是丢弃。\n这个拆分非常关键。它把“用技能回答问题”和“从互动中长技能”分成两个不同时间尺度的过程。前者服务于当前回复，后者决定长期能力积累。\nQuery Rewriting and Retrieval 在回复阶段，系统先把当前输入 $q_t$ 和最近对话历史 $h_t$ 改写成一个更适合检索的独立查询：\n$$ \\tilde{q}_t = M_{\\mathrm{rw}}(P_{\\mathrm{rw}}, q_t, h_t) $$ 论文给这个模块的要求很明确：如果当前轮是同一任务的延续，就保留旧任务锚点并只追加新约束；如果发生话题切换，就替换掉旧锚点；若输入只包含风格或格式约束，则要从最近历史里补全缺失任务锚点。这样做是为了把对话里的省略指代转成检索友好的查询。\n随后，系统对每个技能同时计算 dense semantic score（稠密语义分数）和 BM25 lexical score（词项匹配分数）：\n$$ d(q_t,s)=\\operatorname{sim}(M_{\\mathrm{emb}}(\\tilde{q}_t), M_{\\mathrm{emb}}(s)), \\qquad b(q_t,s)=\\operatorname{BM25}(\\tilde{q}_t,s) $$ 由于两种分数不在同一尺度，论文先把它们归一化，再线性融合：\n$$ \\operatorname{Rel}(q_t,s)=\\lambda \\hat{d}(q_t,s)+(1-\\lambda)\\hat{b}(q_t,s) $$ 最后保留分数高于阈值 $\\eta$ 的 top-$K$ 技能：\n$$ H_t=\\left\\{s \\in \\operatorname{TopK}(B_u^t)\\mid \\operatorname{Rel}(q_t,s)\\ge \\eta \\right\\} $$ 这一步的含义是，AutoSkill 不会盲目把整个技能库都塞进上下文，而是只注入少数高相关技能。它本质上是一个带阈值的混合检索系统，而不是简单的向量召回。\nSkill-Conditioned Generation 被选中的技能会先被渲染成一个紧凑上下文块：\n$$ C_t=\\operatorname{Render}(H_t) $$ 再与当前查询和近期历史一起送进回复模型：\n$$ r_t = M_{\\mathrm{chat}}(P_{\\mathrm{chat}}, q_t, h_t, C_t) $$ 这里的关键不是公式本身，而是系统策略。论文明确要求回复模型把技能当成“可能相关的外部行为上下文”，只有在直接匹配用户当前意图时才使用它；如果无关，就忽略技能正常作答。这样做是为了避免技能注入带来过度偏置。\nSkill Extraction from User Interaction AutoSkill 最有辨识度的设计，是技能抽取阶段只使用 user queries（用户输入），而不把模型回复当作抽取证据。若记截至第 $t$ 轮的用户输入序列为：\n$$ Q_u^t=\\{q_1,q_2,\\ldots,q_t\\} $$ 则技能候选由抽取模块生成：\n$$ z_t=M_{\\mathrm{ext}}(P_{\\mathrm{ext}},Q_u^t) $$ 输出形式为\n$$ z_t=(n,d,p,\\tau,\\gamma,\\xi,c) $$ 其中新增的 $c$ 是置信度。论文这样设计的理由很直接：系统想学的是稳定用户需求，而不是模型自己刚说过什么。若把模型回复也当作技能证据，就容易把错误策略或偶然输出固化进技能库。\n抽取提示还明确规定了几个筛选原则：只抽 durable constraints（持久约束）、reusable procedures（可复用流程）、task-specific policies（任务策略）和 recurring corrections（反复出现的纠正）；一次性请求、泛化价值低的内容、助手臆造细节都不应该变成技能。\nRetrieval-Assisted Skill Management 新抽到的候选技能并不会直接写入技能库。系统先把它和已有技能做局部比对，而不是全库推理。具体做法是先根据候选技能自己的名称、描述、触发器和指令重写出一个管理查询，再和已有技能计算管理阶段相似度：\n$$ \\operatorname{Rel}_m(z_t,s)=\\alpha \\hat{d}(z_t,s)+(1-\\alpha)\\hat{b}(z_t,s) $$ 取最相近的近邻集合 $N_t$，并找到最相近技能 $s_t^*$。随后由一个单独的 judge 模块做三分类决策：\n$$ a_t = M_{\\mathrm{judge}}(P_{\\mathrm{judge}}, z_t, s_t^*), \\qquad a_t \\in \\{\\mathrm{add}, \\mathrm{merge}, \\mathrm{discard}\\} $$ 这一步本质上是在做 repository hygiene（技能库卫生维护）。如果没有这个环节，系统会不断往库里堆重复技能；如果一味合并，又会把不同能力混在一起。\nVersioned Merging 若决策是 merge，系统不会简单拼接文本，而是做版本化更新：\n$$ s_t' = M_{\\mathrm{merge}}(P_{\\mathrm{merge}}, s_t^*, z_t) $$ 版本号通过一个 bump 操作增加：\n$$ v(s_t')=\\operatorname{Bump}(v(s_t^*)) $$ 对应的技能库更新规则可以写成分段形式：\n$$ B_u^{t+1}= \\begin{cases} B_u^t \\cup \\{z_t\\}, \u0026 a_t=\\mathrm{add} \\\\ \\left(B_u^t \\setminus \\{s_t^*\\}\\right)\\cup \\{s_t'\\}, \u0026 a_t=\\mathrm{merge} \\\\ B_u^t, \u0026 a_t=\\mathrm{discard} \\end{cases} $$ 这个规则解释了 AutoSkill 的“持续演化”到底是什么意思。系统不是不断产生新的 prompt fragment（提示碎片），而是让已有技能在同一 identity（能力身份）下累积修正，形成版本链。\nExperiments 这篇论文的实验风格和前两篇明显不同。它没有把重点放在下游任务通过率，而是围绕 SkillBank 的规模、分布、版本演化和案例分析做经验研究。作者使用 WildChat-1M 数据集，只保留超过 8 轮的对话，再按照语言和模型家族切成四个子集：Chinese GPT-3.5、English GPT-3.5、Chinese GPT-4、English GPT-4。\n在这四个子集上，系统共抽取出 1858 个技能。具体规模分别是：Chinese GPT-3.5 子集有 5912 段对话、134670 条消息、400 个技能；English GPT-3.5 子集有 10243 段对话、267681 条消息、631 个技能；Chinese GPT-4 子集有 1145 段对话、36834 条消息、224 个技能；English GPT-4 子集有 5211 段对话、157508 条消息、603 个技能。论文还指出 GPT-4 子集平均对话轮数更长，说明更长的真实互动更容易形成稳定技能。\n从标签分布看，最常见的技能标签依次包括 python、javascript、excel、c++、creative writing、formatting、pandas、education、translation 和 matlab。按类别统计，Programming \u0026amp; Software Development 最多，有 482 个技能；Writing \u0026amp; Content Creation 为 363 个；Data \u0026amp; AI/ML 为 354 个；General / Mixed 为 356 个；Systems / DevOps / Config 为 194 个。这说明 AutoSkill 的技能抽取结果确实高度集中在高频生产型场景，但并不局限于编码，写作和沟通相关能力也占了相当比例。\n论文还统计了平台相关技能元数据，发现 Twitter/X 和 Instagram 的相关技能最常见，其次是 YouTube，而 Douyin/TikTok、WeChat OA、LinkedIn、小红书和微博出现得相对少。这一点说明 AutoSkill 抽到的不是纯抽象偏好，而是会附着到真实平台运营与内容生产环境中的操作习惯。\n更有意思的是版本号本身被当作演化证据。论文展示了一个英文技能 professional_text_rewrite，版本号已经达到 0.1.34，说明它在初始创建后经历了 34 轮增量优化；而一个中文技能“顶级心理咨询师”仍停留在 0.1.0。这两个例子揭示了 AutoSkill 的一个性质：技能演化速度并不一致，越是高频、重复、标准化的能力，就越容易反复触发合并和版本更新；越是小众、低频、偏情境性的技能，则可能长期停留在早期版本。\n案例研究也很能说明它的抽象边界。中文案例“顶级心理咨询师”抽到的是一种支持性对话风格，要求温暖、专业、有同理心、尊重隐私、避免医疗诊断和药物建议。这类技能更多是在固化 interaction style（互动风格）和 safety boundary（安全边界）。而英文案例 professional_text_rewrite 则是高度程序化的写作技能：它要求重写英文文本、提升专业性和语法质量、严格保留事实和意图、禁止解释、禁止附加评论、禁止多版本输出。论文把这两个例子并列起来，是为了说明同一套技能表示既能承载柔性的行为偏好，也能承载刚性的任务规则。\n如果从研究方法上评价，这些实验更接近“系统有效性与可行性展示”，而不是严格的 end-task benchmark（终端任务基准）比较。论文真正证明的是：在大规模真实交互数据中，AutoSkill 确实能稳定抽出多语言、多领域、可版本化的技能工件，并让这些工件呈现出持续演化而不是简单堆积的特征。\nSKILLRL: Evolving Agents via Recursive Skill-Augmented Reinforcement Learning Overview 如果说前两篇更关注“如何把技能做成外部资产”，AutoSkill 更关注“如何把长期交互沉淀成技能层”，那么 SKILLRL: Evolving Agents via Recursive Skill-Augmented Reinforcement Learning 讨论的是另一类问题：技能一旦存在，能否直接进入强化学习（Reinforcement Learning，RL）训练闭环，成为策略优化的一部分，而不只是推理时外挂上下文。\n这篇论文的出发点是现有 memory-based agent（基于记忆的代理）大多仍在存原始轨迹。这样的记忆虽然看起来保留了经验，但轨迹通常很长、很吵、包含探索和回退动作，模型很难从中直接抽出高层可迁移规律。SKILLRL 的核心想法是先把经验蒸馏成技能，再让技能库和策略一起演化。\n因此，这篇工作的关键词不是单独的“检索”或“技能包”，而是 recursive co-evolution（递归共演化）。技能库不再是静态外部知识源，而是随着 RL 训练不断吸收新失败案例、生成新技能、修正旧技能，和策略参数一起向前更新。\nMotivation 论文针对的是一个很具体的缺口。记忆系统虽然能把过去的成功案例或失败案例带回当前上下文，但它们通常还停留在“压缩后的经历”层面，而不是“可执行原则”层面。模型看到的仍然是过去某次怎么做，而不是在更一般条件下应该遵守什么策略。\n这会带来两个问题。第一，原始轨迹冗长且噪声高，真正有价值的决策点被包在大量环境交互细节里。第二，即便模型能看到这些轨迹，它也不一定知道如何把这些经验转成行动规则，更不用说把这些规则内化到新任务上。\nSKILLRL 的回答是做三步抽象。先把成功与失败轨迹分别变成 demonstration（成功示范）和 failure lessons（失败教训）；再把这些蒸馏结果组织成分层技能库 SKILLBANK；最后通过冷启动监督微调和 GRPO 训练，让模型真正学会“何时取技能、如何用技能”，并在训练过程中继续扩充技能库。\nProblem Formulation 论文把代理和环境的交互写成标准序列决策问题。在时间步 $t$，代理观察到 $o_t \\in O$，采取动作 $a_t \\in A$，得到奖励 $r_t$ 和下一观测 $o_{t+1}$。一条完整轨迹记为：\n$$ \\tau=(o_0,a_0,r_0,\\ldots,o_T,a_T,r_T) $$ 任务由自然语言描述 $d$ 给定。带技能上下文的策略写成：\n$$ \\pi_\\theta(a_t \\mid o_{\\le t}, d, c) $$ 其中 $c$ 表示附加上下文，例如技能、示范或记忆。论文的目标是在上下文长度约束下最大化期望回报：\n$$ \\max_\\theta \\; \\mathbb{E}_{\\tau \\sim \\pi_\\theta}\\left[\\sum_{t=0}^{T}\\gamma^t r_t\\right], \\qquad |c| \\le L_{\\max} $$ SKILLRL 采用 GRPO（Group Relative Policy Optimization，组相对策略优化）作为底层 RL 优化器。对同一个查询 $x$ 采样 $G$ 个响应后，GRPO 先得到奖励 $\\{R_1,\\ldots,R_G\\}$，再构造组内标准化优势：\n$$ A_i=\\frac{R_i-\\operatorname{mean}(\\{R_j\\}_{j=1}^{G})}{\\operatorname{std}(\\{R_j\\}_{j=1}^{G})} $$ 接着用 PPO 风格的 clipped objective 更新策略：\n$$ J_{\\mathrm{GRPO}}(\\theta)= \\mathbb{E}\\left[ \\frac{1}{G}\\sum_{i=1}^{G} \\min\\left( r_iA_i,\\; \\operatorname{clip}(r_i,1-\\epsilon,1+\\epsilon)A_i \\right) -\\beta D_{\\mathrm{KL}}(\\pi_\\theta\\Vert \\pi_{\\mathrm{ref}}) \\right] $$ 其中\n$$ r_i=\\frac{\\pi_\\theta(y_i \\mid x)}{\\pi_{\\mathrm{old}}(y_i \\mid x)} $$ 这套公式本身并不新，新的部分在于 skill-augmented context（技能增强上下文）被直接放进策略条件里，并且这个技能上下文会在训练中继续变化。\nMethodology Experience-based Skill Distillation 论文第一步不是直接做 RL，而是先收集环境 rollout 产生的轨迹，并把成功轨迹 $T^+$ 与失败轨迹 $T^-$ 全部保留下来。与很多只留成功样本的方法不同，SKILLRL 认为失败轨迹同样重要，因为它暴露的是边界条件和典型错误模式。\n随后，教师模型 $M_T$ 对两类轨迹做差异化蒸馏。成功轨迹被转成可复用技能：\n$$ s^+ = M_T(\\tau^+, d) $$ 失败轨迹则不直接塞进上下文，而是先被压成简洁的 failure lessons：\n$$ s^- = M_T(\\tau^-, d) $$ 论文明确要求这些失败教训至少包含四部分：失败发生在哪里、错误动作或错误推理是什么、正确做法应该是什么、如何用更一般的规则避免类似错误。这样做的本质，是把“坏例子”从冗长历史改写成反事实技能。\nHierarchical SKILLBANK 蒸馏后的技能被组织成一个分层技能库 SKILLBANK。它分成两层：\nGeneral Skills（通用技能）$S_g$：跨任务类型通用的探索、状态管理、目标跟踪原则。 Task-Specific Skills（任务特定技能）$S_k$：某一任务类别里的专门流程、约束和常见故障规避规则。 完整技能库写成：\n$$ \\mathrm{SKILLBANK}=S_g \\cup \\bigcup_{k=1}^{K} S_k $$ 推理时，通用技能总是保留，而任务特定技能通过语义检索选出。论文把检索规则写成：\n$$ S_{\\mathrm{ret}}= \\operatorname{TopK}\\left( \\left\\{s \\in S_k : \\operatorname{sim}(e_d, e_s) \u003e \\delta \\right\\}, K \\right) $$ 这里 $e_d$ 和 $e_s$ 分别是任务描述和技能的嵌入表示，$\\delta$ 是相似度阈值。于是，真正用于行动决策的策略变成：\n$$ a_t \\sim \\pi_\\theta(a_t \\mid o_{\\le t}, d, S_g, S_{\\mathrm{ret}}) $$ 论文特别强调，技能蒸馏后相对原始轨迹可以达到 10 到 20 倍的 token 压缩，同时信息密度更高。这说明它要优化的不只是效果，还包括上下文预算。\nCold-Start SFT 一个看起来很朴素但其实很关键的问题是：即便给了技能，模型也未必天然知道怎么用。论文认为，直接把技能库喂给一个未经适配的基座模型，收益会很有限。\n因此，在 RL 之前，SKILLRL 先做一个 cold-start SFT（冷启动监督微调）阶段。教师模型生成一批技能增强推理轨迹：\n$$ D_{\\mathrm{SFT}}=\\{(d_i,S_i,\\tau_i^*)\\}_{i=1}^{N} $$ 然后用交叉熵损失训练初始策略：\n$$ \\theta_{\\mathrm{sft}}=\\arg\\min_\\theta L_{\\mathrm{CE}}(D_{\\mathrm{SFT}};\\theta) $$ 这一步的作用不是追求最终性能，而是先让模型学会一个技能使用范式：先检索，再解释，再执行。后面的 RL 才能在这个基础上继续强化。\nRecursive Skill Evolution SKILLRL 最核心的部分是递归技能演化。论文认为静态技能库不可能覆盖后续训练中所有新出现的失败模式，因此在每个验证周期后，系统会检查不同任务类别的成功率 $\\operatorname{Acc}(C)$。只有当某个类别的成功率低于阈值时，才对该类别启动技能扩展。\n具体做法是收集验证阶段失败轨迹 $T_{\\mathrm{val}}^-$，并交给教师模型结合当前技能库继续产出新技能或修正建议：\n$$ S_{\\mathrm{new}} = M_T(T_{\\mathrm{val}}^-, \\mathrm{SKILLBANK}) $$ 随后直接更新技能库：\n$$ \\mathrm{SKILLBANK} \\leftarrow \\mathrm{SKILLBANK} \\cup S_{\\mathrm{new}} $$ 这里的关键不是公式，而是训练逻辑。失败轨迹不只是用于更新参数，还会生成新的外部技能；而新的技能又会立刻参与下一轮策略训练。于是参数更新和知识库更新形成一个正反馈循环。\nRL with Skill-Augmented Context 在正式 RL 阶段，对每个任务描述 $d$，模型先检索技能，再采样 $G$ 条完整轨迹 $\\{\\tau^{(1)},\\ldots,\\tau^{(G)}\\}$。每条轨迹得到二值成功奖励：\n$$ R_i=r(\\tau^{(i)}) \\in \\{0,1\\} $$ 然后按照 GRPO 计算归一化优势：\n$$ A_i=\\frac{R_i-\\operatorname{mean}(\\{R_j\\}_{j=1}^{G})}{\\operatorname{std}(\\{R_j\\}_{j=1}^{G})} $$ 最终的优化目标写成：\n$$ J(\\theta)= \\mathbb{E}_{d,\\{\\tau^{(i)}\\}} \\left[ \\frac{1}{G}\\sum_{i=1}^{G} \\min\\left( \\rho_iA_i,\\; \\operatorname{clip}(\\rho_i,1-\\epsilon,1+\\epsilon)A_i \\right) -\\beta D_{\\mathrm{KL}}(\\pi_\\theta \\Vert \\pi_{\\mathrm{ref}}) \\right] $$ 其中重要性比率是：\n$$ \\rho_i= \\frac{\\pi_\\theta(\\tau^{(i)} \\mid d,S_g,S_{\\mathrm{ret}})} {\\pi_{\\mathrm{old}}(\\tau^{(i)} \\mid d,S_g,S_{\\mathrm{ret}})} $$ 和普通 GRPO 相比，唯一但关键的差异是这里整个轨迹概率都条件化在检索到的技能上下文上。也就是说，技能不只是提示辅助，而是显式进入策略分布本身。\nExperiments 实验覆盖两类环境。第一类是交互式代理环境，包括 ALFWorld 和 WebShop；第二类是搜索增强问答，共 7 个数据集，包括单跳的 NQ、TriviaQA、PopQA，以及多跳的 HotpotQA、2Wiki、MuSiQue 和 Bamboogle。基座模型用的是 Qwen2.5-7B-Instruct，技能蒸馏和 SFT 数据生成的教师模型用 OpenAI o3。\n在 ALFWorld 和 WebShop 上，SKILLRL 明显超过所有对比方法。ALFWorld 总成功率达到 89.9%，WebShop 成功率达到 72.7%。直接对比其底层优化器 GRPO，ALFWorld 从 77.6% 提升到 89.9%，绝对提升 12.3 个百分点；WebShop 从 66.1% 提升到 72.7%。如果看更强的 memory-augmented RL 基线，SimpleMem+GRPO 在 ALFWorld 是 62.5%，在 WebShop 是 46.9%，仍明显低于 SKILLRL。论文还指出，在 PickTwo、Cool、Heat 这类多步状态跟踪任务上，提升更大，分别约为 23%、22% 和 15%。\n这篇论文一个很醒目的结果是，小模型通过技能增强训练反超大闭源模型。带 SKILLRL 的 Qwen2.5-7B-Instruct 在 ALFWorld 上比 GPT-4o 高 41.9 个百分点，也比 Gemini-2.5-Pro 高 29.6 个百分点。这个结果并不意味着 7B 模型全面强于闭源大模型，而是说明在长程交互和技能复用场景里，“会不会从经验中抽象出高层策略”有时比纯参数规模更重要。\n在搜索增强问答上，SKILLRL 也拿到最优平均分 47.1%，高于 Search-R1 的 38.5% 和 EvolveR 的 43.1%。其中最突出的点是多跳任务 Bamboogle，SKILLRL 达到 73.8%，相对 EvolveR 的 54.4% 高出 19.4 个百分点。论文用这个结果说明，分层技能对多步信息整合尤其有帮助，因为它提供的是稳定搜索策略，而不是单次检索痕迹。\n消融实验进一步把主要贡献拆开。去掉分层结构后，ALFWorld 从 89.9% 降到 76.8%，WebShop 从 72.7% 降到 61.4%；用原始轨迹替代技能库时退化更大，ALFWorld 只剩 61.7%，WebShop 为 50.2%。去掉 cold-start SFT 之后，ALFWorld 掉到 65.2%，WebShop 掉到 46.5%，说明“教模型如何使用技能”本身是必要步骤。最后，如果保留静态技能但去掉动态演化，ALFWorld 从 89.9% 降到 84.4%，WebShop 从 72.7% 降到 70.3%，说明递归演化带来的提升没有前面几个模块那么夸张，但确实在持续提高性能上限。\n论文还给出三个动态统计。第一，技能库从初始的 55 个技能增长到训练末期的 100 个，其中 general skills 从 12 增到 20，task-specific skills 从 43 增到 80，说明增长主力来自任务专门技能。第二，和基于原始轨迹的记忆方法相比，SKILLRL 的平均 prompt 长度下降约 10.3%，说明技能抽象确实缓解了上下文膨胀。第三，加入递归技能演化后，ALFWorld 上 60 个训练 step 就能超过 80% 成功率，而不带演化的版本要到约 90 个 step 才接近更低的峰值，这说明动态技能库同时改善了收敛速度和最终上限。\nSkillsBench: Benchmarking How Well Agent Skills Work Across Diverse Tasks Overview 前面几篇文章大多在讨论“怎么造技能”或者“怎么让技能持续演化”，但如果没有统一评测基准，这些方法的增益其实很难比较。SkillsBench: Benchmarking How Well Agent Skills Work Across Diverse Tasks 的意义就在这里：它把 Skill 本身当成 first-class artifact（一级评测对象），不再只问“模型能不能做任务”，而是明确问“给这个代理加上 Skill 之后，究竟提升了多少”。\n这篇论文最重要的贡献不是提出新算法，而是把 Skills 的效用测量拆成可操作协议。每个任务都在三个条件下评测：无 Skills、提供人工整理 Skills、以及让模型自己先生成 Skills 再做题。这样得到的不是单一 pass rate，而是一个清晰的对照实验框架。\n也因此，SkillsBench 在这组文章里扮演的是“测量仪器”而不是“技能方法”。它提供的是讨论 Skills 时最缺的一块地基：哪些 Skill 真的有用，哪些只是看起来合理，哪些领域收益大，哪些领域甚至会负增益。\nMotivation Skill 生态增长得很快，但长期缺一个尴尬却基本的问题：Skill 到底有没有帮助。很多论文默认“额外过程知识会提升代理”，很多产品也默认“给代理多一点指南总是好的”，但在没有 paired evaluation（配对评测）的情况下，这种判断往往混入了模型差异、任务差异和上下文长度差异。\n此外，Skill 和其他 augmentation（增强）方式并不完全一样。系统提示词、few-shot 示例、RAG 检索、工具文档都可以往上下文里塞信息，但这些对象并不一定提供 procedural knowledge（过程性知识）。SkillsBench 想解决的，就是把 Skill 从“泛化上下文增益”里单独拿出来测。\n论文还有一个更实际的动机：Skill 作者和使用者需要经验法则。到底是文档越全越好，还是模块越聚焦越好？是让模型自己写 Skill 就够了，还是必须人工整理？较小模型能不能靠 Skill 追平更大模型？没有系统性数据，这些问题都只能靠个别案例猜。\nProblem Formulation 论文没有把问题写成复杂的学习目标，而是把评测协议本身形式化。设任务集合为：\n$$ \\mathcal{T}=\\{t_1,t_2,\\ldots,t_N\\} $$ 每个任务 $t_i$ 都在三种条件下运行：\n$$ \\mathcal{C}=\\{\\text{No-Skills},\\ \\text{With-Skills},\\ \\text{Self-Generated-Skills}\\} $$ 给定 agent-model configuration（代理-模型配置） $a$，任务 $t_i$ 在条件 $c$ 下单次运行得到二值奖励：\n$$ r(a,t_i,c)\\in\\{0,1\\} $$ 任务级 pass rate 可以理解为多次试验的平均：\n$$ \\operatorname{Pass}(a,t_i,c)=\\frac{1}{K}\\sum_{k=1}^{K} r_k(a,t_i,c) $$ 配置级总体 pass rate 则是固定分母任务平均：\n$$ \\operatorname{Pass}(a,c)=\\frac{1}{N}\\sum_{i=1}^{N}\\operatorname{Pass}(a,t_i,c) $$ 论文还显式报告 normalized gain（归一化增益）：\n$$ g=\\frac{\\operatorname{Pass}_{\\text{skill}}-\\operatorname{Pass}_{\\text{vanilla}}}{1-\\operatorname{Pass}_{\\text{vanilla}}} $$ 这个指标的作用是把“已经很强的模型再涨一点”和“很弱的模型涨很多”放到同一比例坐标下比较，不过论文也提醒它会掩盖 absolute delta（绝对提升）差异，因此最终同时报告绝对提升和归一化增益。\nMethodology What Counts as a Skill SkillsBench 先给 Skill 下了一个很实用的操作性定义。一个对象要被算作 Skill，至少要满足四个条件：\n它包含 procedural content（过程性指导），而不是纯事实检索。 它适用于一类任务，而不是单个实例。 它有结构化组件，至少包含 SKILL.md，并可带脚本、模板、示例等资源。 它是可移植的，能作为文件系统资产在不同 harness 之间复用。 这个定义刻意把 system prompt、few-shot、RAG 检索和工具说明排除在外。理由不是这些对象没价值，而是它们不等同于 Skill。对于这篇基准论文，这个边界划分非常重要，因为没有边界就没有可重复的评测。\nBenchmark Construction 基准建立在 Harbor / Terminal-Bench 风格的容器化任务框架上。每个任务都包含四部分：instruction.md 任务说明、带 skills/ 子目录的环境、参考解法、以及 deterministic verifier（确定性验证器）。验证完全依赖程序化断言，不使用 LLM-as-a-judge。\n任务构建流程也比较严格。论文先从 105 位贡献者处收集了 322 个候选任务，再经过自动检查和人工复查，最终筛到 84 个任务、11 个领域。自动检查包括结构验证、oracle 必须 100% 通过、AI 检测、泄漏审计；人工复查则看数据真实性、任务真实性、oracle 质量、Skill 质量和 anti-cheating 设计。\n这里一个需要明确说明的细节是：论文 v3 PDF 的摘要写“86 tasks”，但正文、图表和实验协议多处明确使用的是 84 个评测任务，例如 Figure 1、Figure 2、Table 10 和 main text 都按 84 计分。这说明该版本文本里存在一个未完全清理的数字不一致。后面的实验结果应以正文主协议的 84 个任务为准。\nSkills Conditions and Evaluation Matrix 论文的核心设计是三条件对照：\nNo Skills：环境里不提供任何 Skill。 With Skills：提供人工整理过的完整 environment/skills/ 目录。 Self-Generated Skills：不给现成 Skill，但提示模型先自己写 1 到 5 个 Skills，再用这些 Skills 解题。 实验覆盖 3 个商业 agent harness：Claude Code、Gemini CLI、Codex CLI；以及 7 个 frontier 模型配置：Claude Opus 4.5、Opus 4.6、Sonnet 4.5、Haiku 4.5、Gemini 3 Pro、Gemini 3 Flash、GPT-5.2。总共得到 7,308 条有效轨迹。\n这样一个设计的好处是非常直接的。它既能测“Skill 有没有用”，也能测“模型自己能不能稳定写出有用 Skill”。而后者恰恰是很多自演化论文默认成立、但很少被基准验证的假设。\nLeakage Prevention and Skill Quality Control 为了防止 Skill 直接泄漏答案，论文强制规定 Skill 不能包含任务特定文件名、路径、魔法常数、测试预期值或精确求解命令序列。Skill 必须提供 how-to guidance（怎么做），而不是 what-to-output（输出什么）。\n这个设计对理解后面的结果很关键。因为 SkillsBench 评到的并不是“把答案藏进上下文”带来的提升，而是 procedural scaffolding（程序性脚手架）本身能否提升代理完成率。\nExperiments SkillsBench 的核心结果很清楚：人工整理 Skills 平均能把通过率拉高 16.2 个百分点，但这个增益远不均匀。按 abstract 和 Table 10 的汇总，7 个 agent-model 配置的平均 pass rate 从 24.3% 提升到 40.6%，平均绝对增益 +16.2pp。不同配置增益范围大约从 +13.6pp 到 +23.3pp，说明 Skill 的价值不是“恒定加成”，而是与模型和 harness 的组合强相关。\n更关键的是 self-generated Skills 几乎没有带来正收益。Table 10 里，支持该条件的配置平均是 –1.3pp；只有 Claude Opus 4.6 出现了非常边缘的 +1.4pp，其余如 GPT-5.2、Sonnet 4.5、Haiku 4.5 都是负增益或零增益。这一点和前面 AutoSkill、EvoSkill、EvoSkills、SKILLRL 这些方法形成了很有张力的对照：如果没有额外机制，单靠“让模型先写 Skill 再做题”，通常并不能稳定提升结果。\n从模型配置看，Skill 确实能部分替代模型规模。比如 Claude Haiku 4.5 无 Skills 时只有 11.0%，加人工整理 Skills 后到 27.7%；GPT-5.2 无 Skills 是 30.6%，加 Skills 后到 44.7%；Claude Opus 4.5 无 Skills 时 22.0%，加 Skills 后到 45.3%。论文因此提出一个非常实用的判断：在程序性任务上，小模型加高质量 Skills，有时可以逼近甚至超过没有 Skills 的更大模型。\n从领域维度看，Skill 效果波动更明显。论文摘要给出的极值是 Software Engineering 只有 +4.5pp，而 Healthcare 高达 +51.9pp。这意味着 Skill 更像是对某些高程序性、高规范性领域特别有效，而不是对所有领域均匀生效。与此同时，16 个任务在加了 Skills 后反而出现负增益，这说明“多一份指导”并不自动等于“更好”。\n论文还给出几个很有现实感的设计结论。第一，focused Skills with 2–3 modules（聚焦型 Skill，只有 2 到 3 个模块）优于 comprehensive documentation（大而全的综合文档）。虽然正文没有把这条拆成独立表格，但 abstract 和结论都反复强调这个发现。它和我们前面看过的几篇方法论文其实是呼应的：更好的 Skill 往往不是更长，而是更聚焦、更可执行。第二，Skill 生态本身质量分布很差。论文在附录的技能生态分析中统计了 47,150 个去重 Skill，平均质量分只有 6.2/12，而基准里选入的 Skill 平均质量约 10.1/12。这意味着 SkillsBench 测到的是一个偏乐观上界：真实世界里随手抓到的 Skill，实际效果很可能比基准结果更不稳定。\n还有两个数值得注意。第一，Figure 2 的流程图里给出的是 +12.66pp with Skills，而 abstract 和主结果汇总给的是 +16.2pp。结合正文可推断，这大概率来自不同聚合方式或不同版本统计口径，论文没有在图注里完全解释。第二，摘要写 86 tasks，但主评测用 84 tasks。这些不一致不影响主结论，但说明论文在汇总层面仍留有编辑痕迹。\n如果把这篇放回整组文章里看，它最重要的价值其实不是某个单独数字，而是提供了一个非常明确的经验边界：高质量、人工整理、聚焦型 Skills 确实能显著提升代理；而“让模型自己现场写 Skill”在没有额外演化、验证或训练机制时，基本不可靠。\nReferences [1] Kavin Gopi, Arda Kaz, Aneesh Prasad, Hoa Nguyen, Subhojyoti Ghosh, Xuan Gao, Karthik Narasimhan, Sewoong Oh, and Tu Vu. “EvoSkill: A New Paradigm for Self-Evolving AI Agents” arXiv preprint arXiv:2603.02766 (2026).\n[2] Sentient AI. “EvoSkill” GitHub repository.\n[3] The Mosaic Research Team. “Introducing OfficeQA: A Benchmark for End-to-End Grounded Reasoning” Databricks Blog (2025).\n[4] Thinh Pham, Nguyen Nguyen, Pratibha Zunjare, Weiyuan Chen, Yu-Min Tseng, and Tu Vu. “SealQA: Raising the Bar for Reasoning in Search-Augmented Language Models” arXiv preprint arXiv:2506.01062 (2025).\n[5] Jason Wei, Zhiqing Sun, Spencer Papay, Scott McKinney, Jeffrey Han, Isa Fulford, Hyung Won Chung, Alex Tachard Passos, William Fedus, and Amelia Glaese. “BrowseComp: A Simple Yet Challenging Benchmark for Browsing Agents” arXiv preprint arXiv:2504.12516 (2025).\n[6] Agent Skills. “Agent Skills Specification” specification site (2025).\n[7] Hanrong Zhang, Shicheng Fan, Henry Peng Zou, Yankai Chen, Zhenting Wang, Jiayu Zhou, Chengze Li, Wei-Chieh Huang, Yifei Yao, Kening Zheng, Xue Liu, Xiaoxiao Li, and Philip S. Yu. “EvoSkills: Self-Evolving Agent Skills via Co-Evolutionary Verification” arXiv preprint arXiv:2604.01687 (2026).\n[8] Xiangyi Li, Wenbo Chen, Yimin Liu, Shenghan Zheng, Xiaokun Chen, Yifeng He, Yubo Li, Bingran You, Haotian Shen, Jiankai Sun, et al. “SkillsBench: Benchmarking How Well Agent Skills Work Across Diverse Tasks” arXiv preprint arXiv:2602.12670 (2026).\n[9] Anthropic. “Agent Skills Overview” official documentation.\n[10] Yutao Yang, Junsong Li, Qianjun Pan, Bihao Zhan, Yuxuan Cai, Lin Du, Jie Zhou, Kai Chen, Qin Chen, Xin Li, Bo Zhang, and Liang He. “AutoSkill: Experience-Driven Lifelong Learning via Skill Self-Evolution” arXiv preprint arXiv:2603.01145 (2026).\n[11] ECNU-ICALK. “AutoSkill” GitHub repository.\n[12] AllenAI. “WildChat-1M” dataset page.\n[13] Peng Xia, Jianwen Chen, Hanyang Wang, Jiaqi Liu, Kaide Zeng, Yu Wang, Siwei Han, Yiyang Zhou, Xujiang Zhao, Haifeng Chen, Zeyu Zheng, Cihang Xie, and Huaxiu Yao. “SKILLRL: Evolving Agents via Recursive Skill-Augmented Reinforcement Learning” arXiv preprint arXiv:2602.08234 (2026).\n[14] aiming-lab. “SkillRL” GitHub repository.\n[15] Mohit Shridhar, Jesse Thomason, Daniel Gordon, Yonatan Bisk, Winson Han, Roozbeh Mottaghi, Luke Zettlemoyer, and Dieter Fox. “ALFWorld” benchmark site.\n[16] Shunyu Yao, Howard Chen, John Yang, and Karthik Narasimhan. “WebShop” benchmark site.\n[17] Xiangyi Li, Yimin Liu, Wenbo Chen, Shenghan Zheng, Xiaokun Chen, Yifeng He, Yubo Li, Bingran You, Haotian Shen, Jiankai Sun, Shuyi Wang, and collaborators. “SkillsBench: Benchmarking How Well Agent Skills Work Across Diverse Tasks” arXiv preprint arXiv:2602.12670 (2026).\n[18] SkillsBench. “skillsbench.ai” project site.\n[19] Mike A. Merrill, Alexander G. Shaw, Nicholas Carlini, Boxuan Li, Harsh Raj, Ivan Bercovich, Lin Shi, Jeong Yeon Shin, Thomas Walshe, E. Kelly Buchanan, and collaborators. “Terminal-Bench: Benchmarking Agents on Hard, Realistic Tasks in Command Line Interfaces” arXiv preprint arXiv:2601.11868 (2026).\n","permalink":"https://rslog.cc/posts/2026-04-08-auto-skill/","summary":"\u003ch3 id=\"evoskill-a-new-paradigm-for-self-evolving-ai-agents\"\u003eEvoSkill: A New Paradigm for Self-Evolving AI Agents\u003c/h3\u003e\n\u003ch4 id=\"overview\"\u003eOverview\u003c/h4\u003e\n\u003cp\u003e当通用编码代理进入专业任务后，性能瓶颈往往不再只是底层模型能力，而是缺少可复用、可触发、可组合的任务经验。手工编写技能（Skill）可以补上这层能力，但这种做法高度依赖人工经验，难以覆盖不断扩张的任务空间。\u003c/p\u003e","title":"Auto Skills Survey"},{"content":"Overview 当编码智能体（Coding Agent）从“补全一段代码”走向“在真实仓库里连续几十轮做搜索、修改、执行、回滚和验证”时，问题已经不再只是模型会不会写代码，而是训练分布、工具环境和评测任务是否还和真实开发一致。很多公开基准测试（benchmark）仍以单一缺陷修复或高规格说明任务为主，这类任务对模型能力的刻画已经开始落后于真实工作流。\nComposer 2 Technical Report 讨论的正是这个错位。Cursor Research Team 沿着三个方向同时推进：面向编码场景的继续预训练（Continued Pretraining）、面向长时程代码任务的异步强化学习（Asynchronous Reinforcement Learning），以及直接来自真实工程会话的内部评测集 CursorBench。论文最值得关注的地方，是它把“真实工作流对齐”同时放进训练和评测流程，没有停留在最后的公开分数比较上。\n图1: CursorBench 主结果。Composer 2 在内部真实工程评测上达到 61.3，明显高于前代 Composer 模型，并与最强一档前沿模型接近。图片来自原论文 Figure 1。 Motivation 这篇论文的动机有两层。\n第一层是 公开编码评测与真实开发之间的分布错位。论文把这种错位拆成四类：\n任务域错位。SWE-bench 一类评测大多集中在缺陷修复，Terminal-Bench 虽然更广，但其中仍有不少任务更接近抽象谜题，和日常工程操作有明显距离。 任务说明过度具体。公开基准测试往往假定存在窄而唯一的标准解；现实里的开发请求通常高度欠规格化（under-specified），允许多种实现路径。 数据污染与过拟合。公开仓库构造的基准测试更容易被训练集覆盖，分数会高估真实泛化能力。 指标范围太窄。开发者实际关心的不只有功能正确性，还包括代码质量、交互效率、成本和工具使用行为。 第二层是 长时程编码智能体的强化学习比短回答场景更难。在真实代码任务里，一条轨迹（rollout）可能包含很多轮工具调用、代码修改和环境状态变化；同一个策略更新还会跨越多个异步服务、多个推理节点和一个混合专家（Mixture-of-Experts，MoE）模型的路由过程。此时如果仍把训练看成普通聊天模型上的短输出强化学习，长度偏置、离策略误差和行为退化都会被迅速放大。\nMethodology Training Pipeline Composer 2 的训练分成两段。\n第一段是继续预训练。论文从 Kimi K2.5 出发，追加一个以代码为主的数据混合，并把训练拆成三个阶段：先在 32k 上下文长度做主体训练，再扩展到 256k 长上下文，最后用面向编码任务的小规模监督微调（Supervised Fine-Tuning，SFT）做收尾。论文报告的一个关键经验是：内部代码库上的困惑度（Perplexity）下降，能够预测后续强化学习阶段的收益。这说明继续预训练承担的是策略初始化工作，它为后续智能体强化学习提供了更好的起点。\n为了加速线上推理，模型还训练了多词元预测（Multi-Token Prediction，MTP）层，并使用自蒸馏（Self-Distillation）去拟合主语言模型头的未归一化分数（logits）。这个设计本身不是论文核心，但它解释了 Composer 2 为什么在保持较强能力时，仍然能把服务成本压在可交互产品能接受的区间。\nCoding Agent as a Long-Horizon Policy 论文把编码智能体形式化成一个在代码环境中连续行动的策略。给定任务提示 $x$、已有动作历史和环境反馈，模型在第 $t$ 步采样动作 $a_t$：\n$$ a_t \\sim \\pi_\\theta \\left(a_t \\mid x, a_1, y_1, \\ldots, a_{t-1}, y_{t-1}\\right) $$ 这里的 $y_t$ 不是普通对话回复，而可以是命令行（shell）执行结果、文件读取内容、搜索命中项或测试输出。整条轨迹的最终奖励由代码正确性、简洁性以及工程规范共同决定。和竞赛编程不同，这类任务要求模型自己搜索仓库、选择改动范围、必要时写测试，并在不完整需求下形成可执行方案。\nStabilizing Asynchronous RL 论文在策略梯度实现上做了几处很关键的取舍。\n第一，作者刻意去掉了会引入长度偏置的归一化做法。论文借鉴已有工作，不使用GRPO中的长度标准化项，也不按组内标准差去归一化优势值（advantage）。原因很直接：如果一组轨迹的正确性都接近，但行为差异很小，标准差归一化会把这种微小差异过度放大，训练目标就会被噪声主导。\n第二，论文没有对超长轨迹做硬截断（hard masking）。很多长任务本来就需要持续探索，如果超过最大长度后直接把样本掐掉，模型会被系统性地推向短轨迹，也更难在长轨迹中学到一致性。Composer 2 选择保留这些样本，再配合自摘要机制和长度惩罚去控制成本。\n第三，论文在 KL 散度正则化的估计器上做了更保守的选择。若定义\n$$ r(x)=\\frac{p(x)}{q(x)} $$ 很多开源强化学习实现会用\n$$ k_3=(r-1)-\\log r $$ 来估计 KL 散度，但论文指出它在 $p$ 和 $q$ 偏离较大时方差会迅速变差，因此改用\n$$ k_1=-\\log r $$ 这个更稳定的估计方式。这里更关键的是方差控制：系统本身已经高度异步，轨迹又长，MoE 路由还会引入额外数值差异，训练过程首先需要稳定。\n第四，论文把“尽量接近同策略分布（on-policy）”当成基础设施目标，而不仅仅是优化器目标。它通过快速权重同步、轨迹中途热更新权重、以及 MoE 的路由回放（router replay）来减少采样分布和训练分布之间的偏差。特别是路由回放很关键，因为如果推理端和训练端对同一个词元（token）选中了不同专家，那么训练时回放出来的对数概率（log-prob）就和采样时不是同一个分布。\nSelf-Summarization and Credit Assignment 长时程编码任务的另一个难点是上下文压缩。Composer 2 沿用了前代模型里的自摘要（Self-Summarization）机制：一条轨迹并不总是单次长回答，而可以由多段生成和多次摘要串接而成。论文把最终奖励回传给整条链上的所有词元，因此一个好的摘要不仅能压缩上下文，还会因为帮助后续轨迹成功而被正向强化；相反，丢失关键信息的摘要会被系统性降权。\n这个设计把“摘要质量”直接接到最终任务成功率上。对于编码智能体，这种做法也更自然，因为后续决策真正依赖的是状态保留是否充分，不是摘要文本本身是否可读。\nNonlinear Length Penalty 论文还引入了一个用于行为塑形的非线性长度惩罚。记输入代价 $x$ 为若干项的加权和，包括思考词元、工具调用词元、工具输出词元、最终回复词元、工具调用次数和轮数；论文定义惩罚函数为：\n$$ C_{\\mathrm{length}}^{k,q}(x)=\\frac{(1+kx)^{1-q}-1}{k(1-q)} $$ 其中 $k,q$ 是控制曲率的超参数。这个式子的性质可以直接算出来：\n$$ \\frac{d}{dx}C_{\\mathrm{length}}^{k,q}(x)=(1+kx)^{-q} $$ $$ \\frac{d^2}{dx^2}C_{\\mathrm{length}}^{k,q}(x)=-kq(1+kx)^{-q-1} $$ 当 $k\u003e0,q\u003e0$ 时，一阶导数恒为正，二阶导数恒为负，所以它是一个单调递增但边际惩罚递减的函数。含义非常明确：\n简单任务里，前几次额外工具调用带来的惩罚很敏感，模型会倾向于更快收敛。 困难任务里，随着轨迹变长，继续探索的边际惩罚会下降，模型不会因为“怕长”而过早停止。 这也是论文强调的重点：长度惩罚并非单纯压缩输出，而是在不同任务难度下重新分配“快”和“深思”的权重。\nExperiments Why CursorBench Matters 论文最有信息量的实验部分，首先是对 CursorBench 的说明。作者先解释了它为什么比现有公开基准测试更接近真实开发。\nCursorBench 来自真实工程团队的实际智能体会话，不是从公开仓库里回收出来的静态缺陷样本。论文给出两组很关键的统计：\n需要改动的代码行数中位数为 181，而 SWE-bench Verified 和 SWE-bench Multilingual 只有 7 到 10 行量级。 问题描述长度中位数只有 390 个字符，公开基准测试则大约在 1,185 到 3,055 个字符之间。 这两个数字合在一起很有代表性：真实任务往往改动更大，但提示更短、更含糊。模型因此必须在大仓库里主动补上下文，不能等题目把边界条件全部写好。论文举的一个例子甚至要求模型从简短错误报告和 Datadog 日志里，定位一个 esbuild 降级编译造成的 var 作用域错误；这类任务和公开基准测试相比，差别已经上升到任务形态层面。\nMain Results 在 CursorBench-3 上，Composer 2 的准确率是 61.3，前代 Composer 1.5 和 Composer 1 分别是 44.2 与 38.0；底座模型 Kimi K2.5 是 36.0。公开基准测试上，Composer 2 在 SWE-bench Multilingual 达到 73.7，在 Terminal-Bench 达到 61.7。按论文表格，CursorBench 上它高于 Opus 4.6 High 的 58.2 和 GPT-5.3 Codex 的 59.1，低于 GPT-5.4 的 63.9，整体处在最强一档模型附近。\n图2: CursorBench 上的性能与词元 / 成本关系。Composer 2 的准确率接近第一梯队，同时保持较低推理成本。图片来自原论文 Figure 11。 图2更能说明这篇论文真正要表达的点。只看词元数量，Composer 2 已经接近前沿模型；进一步换算成每任务推理成本后，它的性价比优势更明显。论文的结论是：领域特化训练并不只是把分数拉高，也能把单位交互成本压到产品化可接受的水平。\nWhat the Results Actually Support 从证据链看，这篇论文至少支持三件事。\n第一，继续预训练和下游智能体强化学习之间存在稳定的正相关。论文在较小模型上观察到，代码领域困惑度越低，后续强化学习奖励越高。\n第二，强化学习训练提升的不只是平均表现，也提升了多次采样取最优（best-of-K）表现。论文专门强调这一点，是因为近来很多工作认为大模型强化学习更多是在重新分配已有成功轨迹的概率质量，未必真的扩大了可达解空间。Composer 2 的结果表明，在真实编码任务和相应基础设施条件下，这个悲观判断至少不是普适结论。\n第三，真实工作流对齐是有效的。CursorBench 的任务构成、环境、工具和产品运行框架（harness）与训练过程保持一致，因此论文中的收益更接近“部署域收益”，不只是公开榜单上的离线收益。\nLimitations 这篇技术报告也有明显边界。\n论文没有公开 CursorBench 的完整数据与评测细则，外部很难完全复现实验。 奖励设计只给出关键思路，没有公开全部权重和工程细节，因此行为塑形部分更像方向性证据，距离可直接复制的工程配方还有一段距离。 训练与推理基础设施高度依赖内部平台，包括环境快照、异步调度、路由回放和跨区域推理集群，这些条件并不是一般团队可直接拥有的。 因此，这篇论文更像是在说明“真实软件工程智能体应该怎样被训练和评测”，并没有提供一套低门槛复现实验手册。\nReferences [1] Cursor Research Team. “Composer 2 Technical Report” arXiv preprint arXiv:2603.24477 (2026).\n[2] OpenAI. “Why SWE-bench Verified No Longer Measures Frontier Coding Capabilities” OpenAI, 2026.\n","permalink":"https://rslog.cc/posts/2026-04-06-composer-2-coding-agent/","summary":"\u003ch3 id=\"overview\"\u003eOverview\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e当编码智能体（Coding Agent）从“补全一段代码”走向“在真实仓库里连续几十轮做搜索、修改、执行、回滚和验证”时，问题已经不再只是模型会不会写代码，而是训练分布、工具环境和评测任务是否还和真实开发一致。很多公开基准测试（benchmark）仍以单一缺陷修复或高规格说明任务为主，这类任务对模型能力的刻画已经开始落后于真实工作流。\u003c/p\u003e","title":"Composer 2: Training a Real-World Coding Agent"},{"content":"Overview 很多大语言模型系统的性能差距，并不来自权重本身，而来自权重外那层持续读写上下文、维护状态、拼接提示词、调用工具的外围代码。论文 Meta-Harness: End-to-End Optimization of Model Harnesses 把这层代码统一称为 harness（模型外围控制代码），并把问题重新表述成：如果模型权重固定，能否直接搜索“围绕模型的程序”本身，而不是继续手工调 prompt、手工调记忆规则？\n这篇工作的切入点很直接。现有很多文本优化方法只看分数、短摘要，或者只保留最近几轮反馈；但 harness 的错误往往是长程的。某一次错误的记忆写入、某一条错误的检索规则、某一个提示词里的多余约束，都可能在后续很多步之后才表现成失败。Meta-Harness 的做法是把所有候选 harness 的源码、分数和执行轨迹都保存在文件系统（filesystem）里，再让一个编码代理（coding agent）自己决定读什么、改什么、验证什么。\n论文在三个任务上验证了这件事：在线文本分类、奥赛级数学推理检索、以及 TerminalBench-2 上的长程编码代理。结果显示，这种“搜索 harness 的 harness”不仅能超过手工设计的基线，还能自动发现一些非常具体、但又具备迁移性的策略。\n图1: Meta-Harness 的外层搜索循环。代理读取过往候选的代码、执行轨迹和分数，提出新 harness，评估后再把全部日志写回文件系统。图片来自原论文 Figure 2 Motivation 这篇论文的动机并不复杂，但很容易被低估。\n第一，harness engineering（harness 工程）已经是大模型系统里的主要性能变量之一。对于固定底座模型，改变“存什么、取什么、何时取、怎样展示给模型”这些外围逻辑，往往可以带来数量级明显的性能差异。问题在于，这件事目前主要靠人工迭代：读失败案例、猜故障原因、改代码、再测一轮。\n第二，很多现有文本优化方法并不适合这个问题。论文总结了几类常见限制：\n只条件在标量分数上，几乎看不到失败的具体路径； 只保留短摘要，很多诊断细节在压缩时就丢掉了； 只看最近窗口，无法追溯更早的设计决策怎样影响后续行为。 这类压缩在 prompt 优化里还能成立，在 harness 搜索里就会变得很脆弱。因为 harness 是一个会跨多步运行的程序。一次“把哪段中间状态写进记忆”的选择，可能要到很多步之后，才以错误检索、错误决策、上下文膨胀等形式暴露出来。论文给出的对比非常有代表性：此前代表性文本优化工作每次迭代可利用的上下文规模大致在 100 到 30,000 token，而本文研究的 harness 搜索场景里，单次评估可以产生最高约 10,000,000 token 的诊断信息。若只看摘要，很多真正有因果价值的信号会被直接抹平。\nProblem Formulation 论文先把问题写成一个非常干净的目标优化式。\n设 $M$ 是固定的大语言模型，$X$ 是任务分布，$H$ 是一个 harness。对于任务样本 $x \\sim X$，系统在 harness $H$ 的控制下运行，并产生一条轨迹 $\\tau \\sim p_M(H, x)$。这里的轨迹包含提示词构造、模型回复、状态更新、工具调用等全过程。最终由任务相关的奖励函数 $r(\\tau, x)$ 给出得分。\n于是，目标就是找到期望奖励最大的 harness：\n$$ H^*=\\argmax_H \\mathbb{E}_{x \\sim X,\\; \\tau \\sim p_M(H,x)} \\left[r(\\tau, x)\\right] $$这个式子里每个符号的含义都很具体：\n$H$ 决定模型每一步究竟看到什么上下文； $p_M(H,x)$ 表示在固定模型 $M$ 下，由 harness 诱导出的执行分布； $r(\\tau, x)$ 只关心最后任务做得好不好，比如分类准确率、数学题通过率、代理任务 pass rate。 当目标不止一个时，论文不把它们硬压成单一标量。例如文本分类场景既关心准确率，也关心额外上下文开销。论文采用帕累托前沿（Pareto frontier）筛选候选，而不是事先写死一个权重和。按论文的描述整理，这相当于保留那些“没有被别的 harness 同时在精度上更好、在成本上更低地支配”的程序。\nMethodology Search Loop as a Program Search Procedure Meta-Harness 的核心并不是一套复杂的搜索启发式，而是一个很克制的外循环：\n维护一个候选 harness 集合，以及每个候选的代码、分数、执行轨迹； 让编码代理读取文件系统中的历史经验； 由代理提出一个或多个新 harness； 评估这些 harness； 把新一轮代码、分数、轨迹全部写回文件系统； 最后在帕累托前沿上挑选候选并做测试集评估。 这一步的关键不是“演化”两个字，而是反馈接口的设计。此前很多方法会把历史候选压成简短摘要，再交给提议器；Meta-Harness 则把原始材料保留下来，让代理自己检索。论文在最复杂的设定下统计到，提议器每轮中位数会读取 82 个文件，并引用 20 多个历史候选。这个读法明显更像调程序，而不是只做提示词重写。\n从这个角度看，Meta-Harness 真正优化的是一个更上层的接口设计：给定有限上下文窗口，什么样的外部记忆形式最适合让代理“归因”失败。论文的答案是文件系统。因为文件系统天然支持稀疏访问，代理可以只打开最可疑的若干段代码和日志，而不需要把所有历史一次性塞进提示词。\nWhy Raw Traces Matter 论文专门做了一个很有说服力的消融实验。在线文本分类里，如果提议器只能看到分数，或者只能看到“分数加摘要”，搜索效果都明显差于完整接口。完整接口允许代理读取原始执行轨迹（execution trace），它不只知道某个 harness 失败了，还能追溯失败是由检索逻辑、提示模板、还是状态更新规则引起的。\n这类差异之所以大，原因在于 harness 的改动往往是结构性的。比如，问题可能不在于“再写一段更强的系统提示词”，而在于“把一次大调用拆成两次短调用”“先做草稿判断，再做反例验证”“把检索策略从统一规则改成按学科路由”。这些改动很难从一个分数或者一句总结里逆推出来源，但从原始轨迹里通常能看出来。\nDiscovered Classification Harnesses 在线文本分类任务里，Meta-Harness 并没有收敛到单一模板，而是找到了一条精度和上下文成本之间的策略前沿。论文附录里给出了两个代表性程序。\n第一类是 Draft Verification。这个 harness 先用少量相似样本做一次草稿标签（draft label）预测，再根据这个草稿标签回到记忆里找支持样本和挑战样本，让模型做一次“维持还是修正”的复核。这里最有意思的点在于，第二次检索不再是普通近邻检索，而是“条件在当前草稿答案上的反事实检索”。它检索的目标变成了：当前猜测最可能错在哪。\n第二类是 Label-Primed Query。这个程序先显式列出标签空间，再给每个标签找一个与当前查询最相关的代表样本，最后再补一组“高度相似但标签不同”的对比样本。这样做的效果是，模型一方面看到了完整标签空间，另一方面也看到了当前输入附近最容易混淆的决策边界。\n这两个程序都不是靠人工预写模板得到的，而是搜索过程中从失败轨迹里逐渐长出来的。这也解释了论文为什么强调 harness 搜索发生在代码空间（code space）里：代理真正改的是程序控制流，而不只是自然语言表面文本。\nDiscovered Math Retrieval Harness 数学推理部分的发现更加程序化。论文最后选中的 harness 是一个四路 BM25（基于词项匹配的稀疏检索）路由器：先用词汇和正则特征判断题目大类，再按组合、几何、数论、代数/其他四个分支走不同检索策略。\n图2: Meta-Harness 搜索出的数学检索 harness。不同学科分支使用不同的 BM25 候选数、去重、重排和保留策略。图片来自原论文 Figure 8 这个 harness 的细节很值得看：\n组合数学分支先取 20 个 BM25 候选，再去重到 8 个，按词法分数和题目难度重排，最后保留 3 个； 几何分支固定注入 1 个 NuminaMath 参考样例，再补 2 个原始 BM25 邻居，不做额外重排； 数论分支会给“较早显式写出技巧”的解答额外加分； 默认分支根据顶部检索分数是否集中，动态决定保留几个样例。 这说明 Meta-Harness 学到的并不是“检索总比不检索好”这种空泛结论，而是一个非常细粒度的策略：不同数学子领域，需要不同的检索多样性、难度匹配和样例数量控制。\nDiscovered TerminalBench Harness TerminalBench-2 部分最有意思，因为它展示了 Meta-Harness 可以发现一个非常小、但非常值钱的系统级改动。搜索最终保留的 harness 建立在 Terminus-KIRA 之上，沿用了原有的原生工具调用、30KB 输出上限和多视角完成检查；新加进去的核心模块只有一个：在第一轮模型调用之前，先执行一次环境快照（environment bootstrap）。\n图3: TerminalBench-2 上搜索出的 harness。新增模块是在 agent loop 前收集环境快照，并把它注入初始提示词。图片来自原论文 Figure 9 这条改动的逻辑非常明确。很多长程代理任务失败，不是因为模型不会做，而是因为前 2 到 4 轮都在摸清环境：当前工作目录在哪、/app 里有什么、安装了哪些语言、能不能 pip、有没有 apt-get、系统内存多大。Meta-Harness 发现，只要在任务开始前用一个带超时保护的 shell 命令把这些信息统一抓出来，再作为 [Environment Snapshot] 塞进初始提示词，就可以减少早期探索回合，把预算留给真正的问题求解。\n这类改动特别能说明论文的主张。它不是更华丽的 prompt，也不是更强的 reranker，而是一个非常像资深工程师会做的系统补丁：先把环境事实摆在台面上，再让代理开始推理。\nExperiments Setup 论文在三个场景上做实验。\n在线文本分类使用 GPT-OSS-120B 作为底座模型，任务是随着带标签样本逐个到来，持续维护记忆并在测试集上预测类别。搜索初始化包含 zero-shot、few-shot、ACE（Agentic Context Engineering，上下文工程代理）和 MCE（Meta Context Engineering，元上下文工程）等基线，运行 20 轮演化、每轮 2 个候选，总计 40 个候选 harness。\n数学推理部分使用一个去重、去污染后的 50 万以上题解语料库，让 Meta-Harness 只在 BM25 检索堆栈上做代码级策略搜索，而不是引入新的稠密编码器。搜索集是 250 道奥赛难度题，最终在 200 道此前未见的 IMO 级问题上，跨 5 个未参与搜索的模型做评估。\nTerminalBench-2 则把搜索本身当成 benchmark discovery problem。搜索起点是 Terminus 2 和 Terminus-KIRA 两个强基线，最终在完整 89 个任务上报告 Opus 4.6 和 Haiku 4.5 的 pass rate。\nMain Results 文本分类里，论文主结果非常强。最终选出的 Meta-Harness 在三个测试集上的平均准确率达到 48.6%，超过 ACE 的 40.9% 和 MCE 的 40.0%。更重要的是，这个结果不是用更多上下文换来的：Meta-Harness 的额外上下文只有 11.4K token，而 ACE 是 50.8K，MCE 是 28.5K。放到 9 个完全未参与搜索的 OOD 数据集上，Meta-Harness 的平均准确率依然达到 73.1%，高于 ACE 的 70.2%。\n数学推理里，单个搜索得到的检索 harness 跨 5 个 held-out 模型都带来了收益。平均 pass@1 从无检索的 34.1% 提升到 38.8%，平均提升 4.7 个点；同时也略高于固定的 BM25 检索基线 37.5%。这个结果说明，性能提升主要来自“怎样检索”，而不是“是否检索”。\nTerminalBench-2 上，Meta-Harness 在 Claude Opus 4.6 上得到 76.4% 的 pass rate，高于 Terminus-KIRA 的 74.7%；在更弱的 Claude Haiku 4.5 上达到 37.6%，超过当时公开报告的 Goose 35.5%，位列 Haiku 4.5 代理第一。\nAblations and Search Behavior 论文最关键的消融，是比较提议器能看到多少历史信息。在线文本分类里：\n只看分数时，中位数准确率 34.6%，最佳 41.3%； 看分数加摘要时，中位数 34.9%，最佳 38.7%； 看完整执行轨迹时，中位数 50.0%，最佳 56.7%。 这个差距说明，执行轨迹不是“锦上添花”的额外日志，而是 harness 搜索的主要诊断信号。\n另一条结果也很重要。和 OpenEvolve、TTT-Discover 这些文本优化方法相比，Meta-Harness 在文本分类设置里只用约十分之一的评估次数，就达到了对方最终精度附近；继续搜索后，最终精度还高出 10 个点以上。论文把这个优势归因于一件事：外循环尽量少写死结构，把归因和修改职责交给代理本身。\nLimitations 这篇论文结果很强，但边界也比较清楚。\n第一，方法目前明显依赖强编码代理。论文实验中使用的是 Claude Code 搭配 Opus-4.6，作者也在讨论部分明确指出，不同 proposer 的效果差异还没有系统研究。换句话说，Meta-Harness 展示的是“这类接口在强代理条件下可行”，还不是“任何代理都能稳定复现”。\n第二，TerminalBench-2 的设定本身就是 benchmark-specific discovery。论文解释说，公开社区本来就在围绕这个 benchmark 持续迭代 harness，因此使用同一个 89 任务集合做搜索和最终报告是现实可行的 discovery protocol；同时作者也做了人工检查和正则审计以排除显式泄漏。但这类设定天然更接近“公开竞赛中的自动化 harness 工程”，而不是严格的分布外泛化评测。\n第三，这篇工作优化的是权重外程序，而不是模型参数本身。作者在讨论里提出，下一步很自然的方向是让 harness 和权重共同演化。若只优化 harness，能解决的是推理期流程、上下文管理和工具使用问题；模型内部表征本身的缺陷，仍然需要参数层面的更新去补。\nReferences [1] Yoonho Lee, Roshen Nair, Qizheng Zhang, Kangwook Lee, Omar Khattab, and Chelsea Finn. “Meta-Harness: End-to-End Optimization of Model Harnesses” arXiv preprint arXiv:2603.28052 (2026).\n[2] Yoonho Lee. “Meta-Harness Project Page” project page.\n[3] Stanford IRIS Lab. “meta-harness-tbench2-artifact” GitHub repository.\n[4] Qizheng Zhang, Changran Hu, Shubham Upasani, Boyuan Ma, Fenglu Hong, V. Kamanuru, Jay Rainto, Chen Wu, Mengmeng Ji, Hanchen Li, Urmish Thakker, James Zou, and Kouluton. “Agentic Context Engineering: Evolutionary Search over Contexts for Improving Language Models” arXiv preprint arXiv:2510.04618 (2025).\n","permalink":"https://rslog.cc/posts/2026-04-06-meta-harness/","summary":"\u003ch3 id=\"overview\"\u003eOverview\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e很多大语言模型系统的性能差距，并不来自权重本身，而来自权重外那层持续读写上下文、维护状态、拼接提示词、调用工具的外围代码。论文 \u003ca href=\"https://arxiv.org/pdf/2603.28052\" class=\"entityLink\"\u003eMeta-Harness: End-to-End Optimization of Model Harnesses\u003c/a\u003e 把这层代码统一称为 harness（模型外围控制代码），并把问题重新表述成：如果模型权重固定，能否直接搜索“围绕模型的程序”本身，而不是继续手工调 prompt、手工调记忆规则？\u003c/p\u003e","title":"Meta-Harness: End-to-End Search Over Model Harnesses"},{"content":"Codex Memory Stage One Input Base Instructions: core/templates/memories/stage_one_system.md User message: core/templates/memories/stage_one_input.md （需要输入rollout_path, rollout_cwd, 被过滤和截断后的rollout_contents） Output raw_memory：是一个“可检索、可归类、可供Stage Two consolidation再加工”的结构化记忆 rollout_summary：把rollout提炼成未来agent通常不用再回看原始rollout也能理解的信息，保留足够多证据和推理脉络，让未来agent能“复现这次工作是怎么走到结论的” rollout_slug：给rollout_summary文件命名用的描述性slug 这三个输出会以数据库落表的形式写到本地的~/.codex/state_.sqlite里面 触发时机：每次新启动一个session Stage Two step1: 先拿去多条命中的Stage One 输出：（raw_memory, rollout_summary, rollout_slug） step2：把所有的raw_memory合并成一个raw_memories.md文件；每条rollout_summary被写成一个单独的文件rollout_summaries/.md 1 2 3 4 5 memories/ raw_memories.md rollout_summaries/ 2026-04-02T10-41-58-ab12-fix_memory_prompt.md 2026-04-01T22-11-03-k9x3-stage1_output_db_path.md step3：启动一个专门consolidation agent。cwd在~/.codex/memories/，然后给它一个prompt：core/templates/memories/consolidation.md，这段prompt告诉它： 主要先看raw_memories.md； 必要时看rollout_summaries/*.md； 如果已经有旧的MEMORY.md / memory_summary.md / skills/*，要做增量更新，不是重新写； 不要打开原始rollout transcript 最终，这个prompt输出三个高层产物： MEMORY.md：主记忆库 memory_summary.md：一个更短的摘要，这部分后续直接注入主agent的developer msg skills/*：可选，如果consolication发现某类流程足够稳定，可以沉淀成skill（memories下面的skill不会在上下文初始化时作为developer msg加载在上下文中） 触发时机：当Stage One触发后且有新生成的memory时，会立即触发Stage Two Memory注入Context memory_summary.md截断到一个token上限，并以developer消息添加 Compact 重点关注Inline Compact\n触发时机 手动触发，用户执行/compact，Codex会直接合成一条user input，插入上下文末尾，内容为 自动触发，pre-turn compact: 每次正常user turn开始前，如果当前累计token超过auto_compact_limit，先compact 自动触发，mid-turn compact：模型在turn中，token到阈值，会在turn中间先compact。通常发生在tool call/tool output后还需要继续推理的时候 特殊情况：模型切换到更小context window，Codex会先用上一个模型做一次compact，再切换到新模型继续 Compact prompt：core/templates/compact/prompt.md 1 2 3 4 5 6 7 8 9 You are performing a CONTEXT CHECKPOINT COMPACTION. Create a handoff summary for another LLM that will resume the task. Include: - Current progress and key decisions made - Important context, constraints, or user preferences - What remains to be done (clear next steps) - Any critical data, examples, or references needed to continue Be concise, structured, and focused on helping the next LLM seamlessly continue the work. 压缩过程 Codex先clone当前history，再把compact prompt作为一条新user msg追加进去，发给模型 Codex输出这个compact turn的最后一条assistant message文本，当成摘要正文 Codex包装成：summary_text = SMMARY_PREFIX + \u0026ldquo;\\n\u0026rdquo; + assistant_summary；其中SUMMARY_PREFIX大致含义：“前一个模型已经做过总结，你现在基于这个总结继续，不要重复劳动”；prompt在core/templates/compact/summary_prefix.md 压缩后的上下文怎么变化？重写后的history主要由两个部分组成 保留一部分真实 user messages，从后往前保留，最多约20k tokens 追加一条“summary user message”，内容是 SUMMARY_PREFIX + \u0026ldquo;\\n\u0026rdquo; + summary_content，注意这条消息也是user message 注意：在上下文compact之后，需要重新构建完整的上下文，构建的顺序是： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 instructions = base_instructions input = [ ## compact后的消息（包含最近20k长度的user message和role=user的summary message） user(最近保留的历史 user message 1), user(最近保留的历史 user message 2), ..., user(summary message), ## 正常加载必要developer和contextual user 消息 developer(full initial context bundle), user(contextual user bundle: AGENTS / environment_context), ## 当前轮消息 user(当前轮新消息) ] 调度层面 手动compact：异步，单开一个compact turn 自动compact：同步，压缩完再继续后续采样 Context Manager session初始化时的上下文组装： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 instructions = base_instructions input = [ developer( \u0026lt;permissions instructions\u0026gt;...\u0026lt;/permissions instructions\u0026gt; [可选] developer_instructions 纯文本 [可选] memory developer prompt [可选] \u0026lt;collaboration_mode\u0026gt;...\u0026lt;/collaboration_mode\u0026gt; [可选] \u0026lt;realtime_conversation\u0026gt;...\u0026lt;/realtime_conversation\u0026gt; [可选] \u0026lt;personality_spec\u0026gt;...\u0026lt;/personality_spec\u0026gt; [可选] \u0026lt;apps_instructions\u0026gt;...\u0026lt;/apps_instructions\u0026gt; [可选] \u0026lt;skills_instructions\u0026gt;...\u0026lt;/skills_instructions\u0026gt; [可选] \u0026lt;plugins_instructions\u0026gt;...\u0026lt;/plugins_instructions\u0026gt; [可选] commit attribution 纯文本 ), user( ## AGENTS.md instructions for {cwd} \u0026lt;INSTRUCTIONS\u0026gt; {user_instructions / AGENTS.md / project doc 内容} \u0026lt;/INSTRUCTIONS\u0026gt; \u0026lt;environment_context\u0026gt; \u0026lt;cwd\u0026gt;...\u0026lt;/cwd\u0026gt; \u0026lt;shell\u0026gt;...\u0026lt;/shell\u0026gt; \u0026lt;current_date\u0026gt;...\u0026lt;/current_date\u0026gt; \u0026lt;timezone\u0026gt;...\u0026lt;/timezone\u0026gt; \u0026lt;network enabled=\u0026#34;true\u0026#34;\u0026gt; \u0026lt;allowed\u0026gt;...\u0026lt;/allowed\u0026gt; \u0026lt;denied\u0026gt;...\u0026lt;/denied\u0026gt; \u0026lt;/network\u0026gt; \u0026lt;subagents\u0026gt; ... \u0026lt;/subagents\u0026gt; \u0026lt;/environment_context\u0026gt; ), user( {用户这一轮真正输入的第一条消息} ) ] Codex脚手架设计： 内容 消息角色 脚手架 tag 条件 / 说明 模型切换通知 developer \u0026amp;lt;model_switch\u0026amp;gt; 仅当模型在轮次间发生变化 DeveloperInstructions（沙箱策略 + 审批策略） developer \u0026amp;lt;permissions instructions\u0026amp;gt; 始终注入 自定义 developer_instructions developer 无固定 tag，常为纯文本 若配置了自定义指令 Memory Tool 开发者指令 developer 无固定 tag，常为纯文本 若启用记忆工具且有可注入摘要 协作模式指令 developer \u0026amp;lt;collaboration_mode\u0026amp;gt; 若当前 mode 对应 developer instructions 非空 实时对话指令 developer \u0026amp;lt;realtime_conversation\u0026amp;gt; 若处于 realtime 模式，或从 realtime 退出时需要重申 人格规范 developer \u0026amp;lt;personality_spec\u0026amp;gt; 若设置了人格，且该人格指令未 baked 进 base instructions Apps 区段 developer \u0026amp;lt;apps_instructions\u0026amp;gt; 若有可访问且启用的应用 / connectors Skills 区段（会话级 skills 摘要） developer \u0026amp;lt;skills_instructions\u0026amp;gt; 若当前 session 加载了可用 skills Plugins 区段 developer \u0026amp;lt;plugins_instructions\u0026amp;gt; 若有插件 Git commit 归属 developer 无固定 tag，纯文本 若配置了 commit attribution 项目 / 仓库说明（AGENTS.md、project doc、额外 user instructions） user 外层标题 # AGENTS.md instructions for ... + 内层 \u0026amp;lt;INSTRUCTIONS\u0026amp;gt; 首轮 full context 注入时常见；属于 contextual user message，不是普通用户请求 EnvironmentContext user \u0026amp;lt;environment_context\u0026amp;gt; 首轮 full context 注入；后续若环境变化则按 diff 再注入 显式 skill 注入（某个 SKILL.md 正文） user \u0026amp;lt;skill\u0026amp;gt; 用户显式提到某个 skill，或命中 skill 触发规则时注入；这是 contextual user message，不是 developer message 远程图片附件包裹 user \u0026amp;lt;image\u0026amp;gt; \u0026hellip; \u0026amp;lt;/image\u0026amp;gt; 用户消息携带远程图片时出现；用于给 InputImage 做边界标记；它是普通 user message 的一部分，不属于 contextual scaffold 本地图片附件包裹 user \u0026amp;lt;image name=\u0026quot;[Image #n]\u0026quot;\u0026amp;gt; \u0026hellip; \u0026amp;lt;/image\u0026amp;gt; 用户消息携带本地图片时出现；同样是普通 user message 的一部分，不属于 contextual scaffold 用户 shell 命令通知 user \u0026amp;lt;user_shell_command\u0026amp;gt; 某些 UI / harness 场景下，把用户执行的 shell 命令作为特殊 user 片段注入 轮次中断标记 user \u0026amp;lt;turn_aborted\u0026amp;gt; 中断当前 turn 或 fork / rollback 需要显式标记中断边界时注入 子代理通知 user \u0026amp;lt;subagent_notification\u0026amp;gt; 多代理 / 层级代理运行时，把子代理状态或结果作为特殊 user 片段注入 Plan 模式正式计划输出 assistant \u0026amp;lt;proposed_plan\u0026amp;gt; 仅 Plan mode；这是 assistant 输出，不属于 developer / user 输入上下文 Review 等结构化用户动作 user \u0026amp;lt;user_action\u0026amp;gt; review 流程等会把结构化动作块写回 history；属于特殊 user 片段 Skill 插入上下文最开始的 developer msg：\n1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 \u0026lt;skills_instructions\u0026gt; ## Skills A skill is ... ### Available skills - name1: description1 (file: /abs/path/.../SKILL.md) - name2: description2 (file: /abs/path/.../SKILL.md) ... ### How to use skills - Discovery: ... - Trigger rules: ... - Missing/blocked: ... ... \u0026lt;/skills_instructions\u0026gt; 如果用户发起turn前显示@某一个skill，那么会在上下文追加一个user msg（直接把这个skill.md放在上下文中）\n1 2 3 4 5 6 7 8 \u0026lt;skill\u0026gt; \u0026lt;name\u0026gt;lark-wiki\u0026lt;/name\u0026gt; \u0026lt;path\u0026gt;/Users/bytedance/.agents/skills/lark-wiki/SKILL.md\u0026lt;/path\u0026gt; --- description: ... --- [正文...] \u0026lt;/skill\u0026gt; 底层模型接口 codex的模型接口不是client.chat.completions.create()，用的是client.response.create()，目前doubao2.0和该接口对齐，但是目前doubao2.0还未开放训练\n1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 response = client.responses.create( model=\u0026#34;ep-20260401145105-ttm26\u0026#34;, input=[ { \u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;user\u0026#34;, \u0026#34;content\u0026#34;: [ { \u0026#34;type\u0026#34;: \u0026#34;input_image\u0026#34;, \u0026#34;image_url\u0026#34;: \u0026#34;https://ark-project.tos-cn-beijing.volces.com/doc_image/ark_demo_img_1.png\u0026#34; }, { \u0026#34;type\u0026#34;: \u0026#34;input_text\u0026#34;, \u0026#34;text\u0026#34;: \u0026#34;你看见了什么？\u0026#34; }, ], } ] ) codex目前client.response.create()的顶层request schema：\n1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 { \u0026#34;model\u0026#34;: \u0026#34;string\u0026#34;, \u0026#34;instructions\u0026#34;: \u0026#34;string\u0026#34;, \u0026#34;input\u0026#34;: [ResponseItem, ...], \u0026#34;tools\u0026#34;: [ToolSpecJson, ...], \u0026#34;tool_choice\u0026#34;: \u0026#34;string\u0026#34;, \u0026#34;parallel_tool_calls\u0026#34;: true, \u0026#34;reasoning\u0026#34;: { \u0026#34;effort\u0026#34;: \u0026#34;medium\u0026#34;, \u0026#34;summary\u0026#34;: \u0026#34;auto\u0026#34; }, \u0026#34;store\u0026#34;: false, \u0026#34;stream\u0026#34;: true, \u0026#34;include\u0026#34;: [\u0026#34;string\u0026#34;, \u0026#34;...\u0026#34;], \u0026#34;service_tier\u0026#34;: \u0026#34;priority\u0026#34;, \u0026#34;prompt_cache_key\u0026#34;: \u0026#34;string\u0026#34;, \u0026#34;text\u0026#34;: { \u0026#34;verbosity\u0026#34;: \u0026#34;medium\u0026#34;, \u0026#34;format\u0026#34;: { \u0026#34;type\u0026#34;: \u0026#34;json_schema\u0026#34;, \u0026#34;strict\u0026#34;: true, \u0026#34;schema\u0026#34;: {}, \u0026#34;name\u0026#34;: \u0026#34;codex_output_schema\u0026#34; } } } 其中input为主要输入字段，相当于之前接口的messages字段\ninput[].type，为第一层分类，包含如下枚举值：\n1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 message reasoning local_shell_call function_call tool_search_call function_call_output custom_tool_call custom_tool_call_output tool_search_output web_search_call image_generation_call ghost_snapshot compaction other 其中常见的有：message，function_call, function_call_output, custom_tool_call, custom_tool_call_output 其中function_call和custom_tool_call的区别在于（输入格式不同，前者输入为格式化JSON字符串，后者为自由字符串） function_call: 结构化JSON参数工具 （Codex中的shell, exec_command, view_image, spawn_agent, MCP tool等） custom_tool_call：自由格式字符串输入工具 (Codex中的apply_batch) input[].type = message的格式：\n1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 { \u0026#34;type\u0026#34;: \u0026#34;message\u0026#34;, \u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;developer|user|assistant\u0026#34;, \u0026#34;content\u0026#34;: [ ContentItem, ContentItem ], \u0026#34;end_turn\u0026#34;: true, \u0026#34;phase\u0026#34;: \u0026#34;commentary|final_answer\u0026#34; } 字段说明：\ntype：墓顶枚举 message role：develop｜user｜assistant content：是一个数组，每个元素为ContentItem，其中ContentItem包含type字段，枚举值：input_text | input_image | output_text 所以常见message内容如下： 1 2 3 4 5 6 7 { \u0026#34;type\u0026#34;: \u0026#34;message\u0026#34;, \u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;user\u0026#34;, \u0026#34;content\u0026#34;: [ {\u0026#34;type\u0026#34;: \u0026#34;input_text\u0026#34;, \u0026#34;text\u0026#34;: \u0026#34;你好\u0026#34;} ] } 1 2 3 4 5 6 7 8 { \u0026#34;type\u0026#34;: \u0026#34;message\u0026#34;, \u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;developer\u0026#34;, \u0026#34;content\u0026#34;: [ {\u0026#34;type\u0026#34;: \u0026#34;input_text\u0026#34;, \u0026#34;text\u0026#34;: \u0026#34;\u0026lt;permissions instructions\u0026gt;...\u0026lt;/permissions instructions\u0026gt;\u0026#34;}, {\u0026#34;type\u0026#34;: \u0026#34;input_text\u0026#34;, \u0026#34;text\u0026#34;: \u0026#34;\u0026lt;skills_instructions\u0026gt;...\u0026lt;/skills_instructions\u0026gt;\u0026#34;} ] } 1 2 3 4 5 6 7 8 { \u0026#34;type\u0026#34;: \u0026#34;message\u0026#34;, \u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;assistant\u0026#34;, \u0026#34;content\u0026#34;: [ {\u0026#34;type\u0026#34;: \u0026#34;output_text\u0026#34;, \u0026#34;text\u0026#34;: \u0026#34;我先看一下代码结构。\u0026#34;} ], \u0026#34;phase\u0026#34;: \u0026#34;commentary\u0026#34; } input[].type = function_call的格式\n1 2 3 4 5 6 7 { \u0026#34;type\u0026#34;: \u0026#34;function_call\u0026#34;, \u0026#34;name\u0026#34;: \u0026#34;shell\u0026#34;, \u0026#34;namespace\u0026#34;: null, \u0026#34;arguments\u0026#34;: \u0026#34;{\\\u0026#34;command\\\u0026#34;:\\\u0026#34;ls\\\u0026#34;,\\\u0026#34;workdir\\\u0026#34;:\\\u0026#34;/tmp\\\u0026#34;}\u0026#34;, \u0026#34;call_id\u0026#34;: \u0026#34;call_123\u0026#34; } 字段说明： type：固定枚举function_call name: 工具名，如shell，exec_command namespace: 可选字符串，通常为空 arguments：JSON字符串，不是对象 call_id：工具调用ID input[].type = function_call_output的格式\n最简单的形式 1 2 3 4 5 { \u0026#34;type\u0026#34;: \u0026#34;function_call_output\u0026#34;, \u0026#34;call_id\u0026#34;: \u0026#34;call_123\u0026#34;, \u0026#34;output\u0026#34;: \u0026#34;命令输出文本\u0026#34; } 但output不一定为string，也可以是结构化content items（针对view_image返回多模态的工具） 1 2 3 4 5 6 7 8 { \u0026#34;type\u0026#34;: \u0026#34;function_call_output\u0026#34;, \u0026#34;call_id\u0026#34;: \u0026#34;call_123\u0026#34;, \u0026#34;output\u0026#34;: [ {\u0026#34;type\u0026#34;: \u0026#34;input_text\u0026#34;, \u0026#34;text\u0026#34;: \u0026#34;图片分析结果\u0026#34;}, {\u0026#34;type\u0026#34;: \u0026#34;input_image\u0026#34;, \u0026#34;image_url\u0026#34;: \u0026#34;data:...\u0026#34;, \u0026#34;detail\u0026#34;: \u0026#34;high\u0026#34;} ] } To Be Continued \u0026hellip;\u0026hellip;\nClaude Code Memory 长期Memory的整体形态 Claude Code没有像Codex那样的raw_memory -\u0026gt; consolidation -\u0026gt; memory_summary.md两阶段链路。\n它的长期memory是文件系统原生实现：\nMEMORY.md：索引文件，只放pointer，不放正文。格式大致如下： 1 2 3 4 5 - [User Role](user_role.md) - User is a staff engineer working on platform reliability - [Review Style](feedback_review_style.md) - Prefers findings-first code reviews ordered by severity - [Release Freeze](project_release_freeze.md) - Only critical fixes allowed until April 20, 2026 - [Linear Board](reference_linear_board.md) - Linear project board for backend incident tracking ...more... *.md topic files：真正的memory内容，每条memory一个文件。（包含user, feedback, project, reference) User: 记录用户本人的长期信息，比如角色、职责、目标、背景知识、偏好。 feedback：记录用户对agent工作方式的反馈，比如该怎么做、不该怎么做、什么方式被证明有效 project：记录项目里的非代码事实，比如谁负责什么、为什么这样做、时间节点、业务背景、这些信息不能直接从代码或git推出来。 reference：记录外部信息入口，比如某个文档、系统、面板、数据源在哪里，以及它是做什么的 每个topic file都包含frontmatter，格式如下： 1 2 3 4 5 6 7 --- name: {{memory name}} description: {{one-line description - used to decide relevance in future conversations, so be specific}} type: {{user, feedback, project, refernece}} --- {{memory content}} 也就是说，它的长期memory产物直接是：（每次视情况选择更新已有的[]_xxx.md，或者选择新建一个新的[]_xxx.md，其中*可以代表user, feedback, project, reference中的一种）\n1 2 3 4 5 6 memory/ MEMORY.md user_xxx.md feedback_xxx.md project_xxx.md reference_xxx.md 整体链路 一轮完整query loop（一个turn）结束后，后台触发一次extractMemories。\n提取agent只看“自上次提取以来新增的user / assistant消息”。\n先扫描当前已有memory文件，生成manifest，避免重复写。\n这里会扫描memory/目录下面除了MEMORY.md文件外的其他所有topic files 每个文件只读取前30行frontmatter，最多读取200个文件，且按最近修改时间倒序排列 最终生成的manifest大致格式如下： 1 2 3 4 - [feedback] feedback_review_style.md (2026-04-05T07:20:31.000Z): The user wants review feedback ordered by severity with findings first - [project] release_freeze.md (2026-04-04T12:10:09.000Z): Project is under release freeze until April 20, 2026 except for critical fixes - [reference] linear_board.md (2026-04-03T09:02:14.000Z): Linear board for backend incident tracking - [user] user_role.md (2026-04-01T08:15:42.000Z): User is a staff engineer focused on platform reliability manifest的生产是代码自动化拼接的，拼接了原始topic file的 type + file_name + mtime + description（frontmatter） 再根据memory taxonomy判断哪些内容值得长期保存。\n最终直接更新topic file，并同步更新MEMORY.md。（这里是同一个prompt完成的）\n下次新的session启动时，把MEMORY.md注入上下文；查询过程中还会再动态检索相关topic files注入。\n与Codex的核心区别\nClaude Code没有明显的中间态数据库层，也没有长期memory的二阶段consolidation链路。 Claude Code更像：每轮结束后，直接做一次增量memory update。 Memory提取触发时机 每轮完整query loop（一个turn）结束后触发一次后台提取。 只在主agent触发，不在subagent触发。 要求auto-memory已开启。 remote mode下不跑。 如果本轮主agent已经自己写过memory文件，后台会直接跳过，避免重复写。 还有一个turn级节流： 默认每个eligible turn都可以跑。 也支持配置成“每N个turn才跑一次”。 Memory提取算法 核心逻辑：把最近新增消息 + 当前已有memory manifest + memory类型规则，交给一个受限的forked agent，让它自己决定更新旧memory还是创建新memory。 第一步：维护一个cursor，记录“上次提取已经处理到哪条消息了”。 也就是lastMemoryMessageUuid。 每次只看这之后新增的user / assistant消息。 所以这是增量提取，不是每次全量重扫。 第二步：提取前先扫描memory目录，生成当前已有memory manifest。 最多扫描200个.md文件。 不包括MEMORY.md。 每个文件只读前30行frontmatter。 抽出：文件名、修改时间、description、type。 再把这份manifest直接喂给提取agent。 这份manifest的作用非常关键： 让agent知道当前都有哪些memory 然后prompt明确要求：优先更新已有memory，不要重复创建duplicate memory。 第三步：Claude Code给长期memory定了一个固定taxonomy，只允许4类：user, feedback, project, reference。 同时明确规定哪些内容不能存： code patterns / conventions / architecture / file paths / project structure git history / recent changes debugging fix recipes CLAUDE.md已经有的东西 当前会话里的临时任务状态 第四步：真正执行提取的是一个forked agent。 继承主对话前缀。 共享prompt cache。 但工具权限被严格限制： 允许Read / Grep / Glob 允许只读shell 只允许在memory目录里Edit / Write 第五步：提取prompt明确要求它采用两回合策略： turn 1：并行读取所有可能要更新的memory文件。 turn 2：并行写回所有修改。 不要额外调查，不要读代码验证，不要查git。 第六步：最终保存方式。 每条memory存成一个独立topic file。 再在MEMORY.md里增加一条pointer。 MEMORY.md只是index，不是正文。 第七步：成功后推进cursor（可以理解成一个指针，指向当前已经提取到的消息uuid） 如果这次提取成功，cursor前移到当前末尾。 如果失败，cursor不动，下次还会重新考虑这段增量消息。 Memory注入Context Claude Code不是把所有memory topic files都直接塞进上下文，而是分两层： MEMORY.md：session初始化时注入。 relevant memories：查询过程中动态检索，再按需注入。 MEMORY.md注入方式： 启动session时，MEMORY.md会作为memory entrypoint被加载。 但会有截断上限：最多200行、最大约25KB。 所以MEMORY.md被设计成一个短索引，而不是正文仓库。 Relevant memories检索： 当用户发起query后，Claude Code会扫描memory文件头部信息。 再用一个小模型/side-query，从manifest里挑最多5个最相关的memory文件。 然后把这些文件正文作为relevant_memories attachment注入上下文。 也就是说，它的recall不是“全量memory注入”，而是： MEMORY.md负责全局索引。 topic files负责按需召回。 Memory这块所涉及的两个Prompt 后台memory extraction prompt：\n1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 You are now acting as the memory extraction subagent. Analyze the most recent ~{{newMessageCount}} messages above and use them to update your persistent memory systems. Available tools: Read, Grep, Glob, read-only Bash (ls/find/cat/stat/wc/head/tail and similar), and Edit/Write for paths inside the memory directory only. Bash rm is not permitted. All other tools — MCP, Agent, write-capable Bash, etc — will be denied. You have a limited turn budget. Edit requires a prior Read of the same file, so the efficient strategy is: turn 1 — issue all Read calls in parallel for every file you might update; turn 2 — issue all Write/Edit calls in parallel. Do not interleave reads and writes across multiple turns. You MUST only use content from the last ~{{newMessageCount}} messages to update your persistent memories. Do not waste any turns attempting to investigate or verify that content further — no grepping source files, no reading code to confirm a pattern exists, no git commands. ## Existing memory files {{existingMemories}} Check this list before writing — update an existing file rather than creating a duplicate. If the user explicitly asks you to remember something, save it immediately as whichever type fits best. If they ask you to forget something, find and remove the relevant entry. ## Types of memory There are several discrete types of memory that you can store in your memory system: \u0026lt;types\u0026gt; \u0026lt;type\u0026gt; \u0026lt;name\u0026gt;user\u0026lt;/name\u0026gt; \u0026lt;description\u0026gt;Contain information about the user\u0026#39;s role, goals, responsibilities, and knowledge. Great user memories help you tailor your future behavior to the user\u0026#39;s preferences and perspective. Your goal in reading and writing these memories is to build up an understanding of who the user is and how you can be most helpful to them specifically. For example, you should collaborate with a senior software engineer differently than a student who is coding for the very first time. Keep in mind, that the aim here is to be helpful to the user. Avoid writing memories about the user that could be viewed as a negative judgement or that are not relevant to the work you\u0026#39;re trying to accomplish together.\u0026lt;/description\u0026gt; \u0026lt;when_to_save\u0026gt;When you learn any details about the user\u0026#39;s role, preferences, responsibilities, or knowledge\u0026lt;/when_to_save\u0026gt; \u0026lt;how_to_use\u0026gt;When your work should be informed by the user\u0026#39;s profile or perspective. For example, if the user is asking you to explain a part of the code, you should answer that question in a way that is tailored to the specific details that they will find most valuable or that helps them build their mental model in relation to domain knowledge they already have.\u0026lt;/how_to_use\u0026gt; \u0026lt;/type\u0026gt; \u0026lt;type\u0026gt; \u0026lt;name\u0026gt;feedback\u0026lt;/name\u0026gt; \u0026lt;description\u0026gt;Guidance the user has given you about how to approach work — both what to avoid and what to keep doing. These are a very important type of memory to read and write as they allow you to remain coherent and responsive to the way you should approach work in the project. Record from failure AND success: if you only save corrections, you will avoid past mistakes but drift away from approaches the user has already validated, and may grow overly cautious.\u0026lt;/description\u0026gt; \u0026lt;when_to_save\u0026gt;Any time the user corrects your approach (\u0026#34;no not that\u0026#34;, \u0026#34;don\u0026#39;t\u0026#34;, \u0026#34;stop doing X\u0026#34;) OR confirms a non-obvious approach worked (\u0026#34;yes exactly\u0026#34;, \u0026#34;perfect, keep doing that\u0026#34;, accepting an unusual choice without pushback). Corrections are easy to notice; confirmations are quieter — watch for them. In both cases, save what is applicable to future conversations, especially if surprising or not obvious from the code. Include *why* so you can judge edge cases later.\u0026lt;/when_to_save\u0026gt; \u0026lt;how_to_use\u0026gt;Let these memories guide your behavior so that the user does not need to offer the same guidance twice.\u0026lt;/how_to_use\u0026gt; \u0026lt;body_structure\u0026gt;Lead with the rule itself, then a **Why:** line (the reason the user gave — often a past incident or strong preference) and a **How to apply:** line (when/where this guidance kicks in). Knowing *why* lets you judge edge cases instead of blindly following the rule.\u0026lt;/body_structure\u0026gt; \u0026lt;/type\u0026gt; \u0026lt;type\u0026gt; \u0026lt;name\u0026gt;project\u0026lt;/name\u0026gt; \u0026lt;description\u0026gt;Information that you learn about ongoing work, goals, initiatives, bugs, or incidents within the project that is not otherwise derivable from the code or git history. Project memories help you understand the broader context and motivation behind the work the user is doing within this working directory.\u0026lt;/description\u0026gt; \u0026lt;when_to_save\u0026gt;When you learn who is doing what, why, or by when. These states change relatively quickly so try to keep your understanding of this up to date. Always convert relative dates in user messages to absolute dates when saving (e.g., \u0026#34;Thursday\u0026#34; → \u0026#34;2026-03-05\u0026#34;), so the memory remains interpretable after time passes.\u0026lt;/when_to_save\u0026gt; \u0026lt;how_to_use\u0026gt;Use these memories to more fully understand the details and nuance behind the user\u0026#39;s request and make better informed suggestions.\u0026lt;/how_to_use\u0026gt; \u0026lt;body_structure\u0026gt;Lead with the fact or decision, then a **Why:** line (the motivation — often a constraint, deadline, or stakeholder ask) and a **How to apply:** line (how this should shape your suggestions). Project memories decay fast, so the why helps future-you judge whether the memory is still load-bearing.\u0026lt;/body_structure\u0026gt; \u0026lt;/type\u0026gt; \u0026lt;type\u0026gt; \u0026lt;name\u0026gt;reference\u0026lt;/name\u0026gt; \u0026lt;description\u0026gt;Stores pointers to where information can be found in external systems. These memories allow you to remember where to look to find up-to-date information outside of the project directory.\u0026lt;/description\u0026gt; \u0026lt;when_to_save\u0026gt;When you learn about resources in external systems and their purpose. For example, that bugs are tracked in a specific project in Linear or that feedback can be found in a specific Slack channel.\u0026lt;/when_to_save\u0026gt; \u0026lt;how_to_use\u0026gt;When the user references an external system or information that may be in an external system.\u0026lt;/how_to_use\u0026gt; \u0026lt;/type\u0026gt; \u0026lt;/types\u0026gt; ## What NOT to save in memory - Code patterns, conventions, architecture, file paths, or project structure — these can be derived by reading the current project state. - Git history, recent changes, or who-changed-what — `git log` / `git blame` are authoritative. - Debugging solutions or fix recipes — the fix is in the code; the commit message has the context. - Anything already documented in CLAUDE.md files. - Ephemeral task details: in-progress work, temporary state, current conversation context. These exclusions apply even when the user explicitly asks you to save. If they ask you to save a PR list or activity summary, ask what was *surprising* or *non-obvious* about it — that is the part worth keeping. ## How to save memories Saving a memory is a two-step process: **Step 1** — write the memory to its own file (e.g., `user_role.md`, `feedback_testing.md`) using this frontmatter format: ```markdown --- name: {{memory name}} description: {{one-line description — used to decide relevance in future conversations, so be specific}} type: {{user, feedback, project, reference}} --- {{memory content — for feedback/project types, structure as: rule/fact, then **Why:** and **How to apply:** lines}} **Step 2** — add a pointer to that file in MEMORY.md. MEMORY.md is an index, not a memory — each entry should be one line, under ~150 characters: - [Title](file.md) — one-line hook. It has no frontmatter. Never write memory content directly into MEMORY.md. MEMORY.md is always loaded into your system prompt — lines after 200 will be truncated, so keep the index concise Organize memory semantically by topic, not chronologically Update or remove memories that turn out to be wrong or outdated Do not write duplicate memories. First check if there is an existing memory you can update before writing a new one. 包含两个输入参数： existingMemories: 即前面提取的manifest文本 newMessageCount: 这次允许分析最近新增的大约多少条消息 Relevant memories 检索 prompt：\n1 2 3 4 5 6 You are selecting memories that will be useful to Claude Code as it processes a user\u0026#39;s query. You will be given the user\u0026#39;s query and a list of available memory files with their filenames and descriptions. Return a list of filenames for the memories that will clearly be useful to Claude Code as it processes the user\u0026#39;s query (up to 5). Only include memories that you are certain will be helpful based on their name and description. - If you are unsure if a memory will be useful in processing the user\u0026#39;s query, then do not include it in your list. Be selective and discerning. - If there are no memories in the list that would clearly be useful, feel free to return an empty list. - If a list of recently-used tools is provided, do not select memories that are usage reference or API documentation for those tools (Claude Code is already exercising them). DO still select memories containing warnings, gotchas, or known issues about those tools — active use is exactly when those matter. 在主agent处理当前query的turn消息时，会先触发这个prompt 这个prompt会触发一个side query，包含： Query: {当前用户输入} Available memories: {manifest}。这里manifest的处理逻辑和extract中一致，但会额外多一个筛选，也就是会过滤掉已经在前几轮（turn）中被选中的memory topic file，避免每轮都重复挑选同样的memory Recently used tools: {recentTools} prompt的输出格式为一个JSON，表示当前query下，需要用到的最相关的至多5个当前的memory topic file 1 2 3 { \u0026#34;selected_memories\u0026#34;: [\u0026#34;xxx.md\u0026#34;, \u0026#34;xxx.md\u0026#34;] } 一句话总结版 Claude Code 的长期 memory 是一个“turn-end 增量写入 + turn-start 动态召回”的机制：每轮结束后后台尝试更新 memory，每轮开始时再加载 MEMORY.md 和本轮最相关的 memory topic files。 Compact 压缩类型 Microcompact\n核心目的：主要处理那些特别占上下文，但后续不一定需要完整保留原文的内容。只会盯一类内容：历史上的tool_result（Read, Shell, Grop, Grob, WebSearch, WebFetch, Edit, Write）。 具体方法： 第一条路径：Time-based Microcompact（先判断），判断的条件有： 这个功能（Microcompact）开关是开的 当前请求必须是主线请求，不是字agent 历史里至少有一条assistant消息 距离上一条assistant消息已经过去很久，默认60分钟 Time-based Microcompact具体做法： 收集整段历史所有可压缩工具返回结果的tool_use id 保留最近的N个，默认5个 对于之前的tool_result，把content直接替换为[Old tool result content cleared] 第二条路径：Cached Microcompact（次判断），判断条件有： Time-based Microcompact没触发 Cached microcompact feature开着 当前模型支持cache editing 当前请求是主线程 Cached Microcompact具体做法： 与Time-based最大的区别：前者是直接改上下文，后者上下文不改，而是告诉服务端：这些老tool_result再prompt cache里可以删掉 具体做法：生产一份cache_edits，让API层在真正请求模型时把老工具结果裁掉 最终效果：UI/本地messages看起来没变；模型实际收到的prompt被裁剪了。（这些被edit的cache，后续调用full compact或者是多次cached microcompact都会带上之前已经被edit的标记） 一句话总结： time-based：闲置太久，cache 冷了（一般服务端保留的prompt cache有一定TTL），直接清老工具正文（因为不清理的话，也还是需要重新计算这些旧prompt） cached：cache 还热，但旧工具结果堆多了，用 cache-edit 把最老的一批从实际prompt 里裁掉 Full Compact Prompt\n核心：如果Microcompact后还是太长，则进入真正压缩，这里做法和Codex类似，基于prompt压缩\n具体方法：\n和Codex相似，先在上下文添加一条user message，就是这个压缩用的prompt，内容如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 CRITICAL: Respond with TEXT ONLY. Do NOT call any tools. - Do NOT use Read, Bash, Grep, Glob, Edit, Write, or ANY other tool. - You already have all the context you need in the conversation above. - Tool calls will be REJECTED and will waste your only turn — you will fail the task. - Your entire response must be plain text: an \u0026lt;analysis\u0026gt; block followed by a \u0026lt;summary\u0026gt; block. Your task is to create a detailed summary of the conversation so far, paying close attention to the user\u0026#39;s explicit requests and your previous actions. This summary should be thorough in capturing technical details, code patterns, and architectural decisions that would be essential for continuing development work without losing context. Before providing your final summary, wrap your analysis in \u0026lt;analysis\u0026gt; tags to organize your thoughts and ensure you\u0026#39;ve covered all necessary points. In your analysis process: 1. Chronologically analyze each message and section of the conversation. For each section thoroughly identify: - The user\u0026#39;s explicit requests and intents - Your approach to addressing the user\u0026#39;s requests - Key decisions, technical concepts and code patterns - Specific details like: - file names - full code snippets - function signatures - file edits - Errors that you ran into and how you fixed them - Pay special attention to specific user feedback that you received, especially if the user told you to do something differently. 2. Double-check for technical accuracy and completeness, addressing each required element thoroughly. Your summary should include the following sections: 1. Primary Request and Intent: Capture all of the user\u0026#39;s explicit requests and intents in detail 2. Key Technical Concepts: List all important technical concepts, technologies, and frameworks discussed. 3. Files and Code Sections: Enumerate specific files and code sections examined, modified, or created. Pay special attention to the most recent messages and include full code snippets where applicable and include a summary of why this file read or edit is important. 4. Errors and fixes: List all errors that you ran into, and how you fixed them. Pay special attention to specific user feedback that you received, especially if the user told you to do something differently. 5. Problem Solving: Document problems solved and any ongoing troubleshooting efforts. 6. All user messages: List ALL user messages that are not tool results. These are critical for understanding the users\u0026#39; feedback and changing intent. 7. Pending Tasks: Outline any pending tasks that you have explicitly been asked to work on. 8. Current Work: Describe in detail precisely what was being worked on immediately before this summary request, paying special attention to the most recent messages from both user and assistant. Include file names and code snippets where applicable. 9. Optional Next Step: List the next step that you will take that is related to the most recent work you were doing. IMPORTANT: ensure that this step is DIRECTLY in line with the user\u0026#39;s most recent explicit requests, and the task you were working on immediately before this summary request. If your last task was concluded, then only list next steps if they are explicitly in line with the users request. Do not start on tangential requests or really old requests that were already completed without confirming with the user first. If there is a next step, include direct quotes from the most recent conversation showing exactly what task you were working on and where you left off. This should be verbatim to ensure there\u0026#39;s no drift in task interpretation. Here\u0026#39;s an example of how your output should be structured: \u0026lt;example\u0026gt; \u0026lt;analysis\u0026gt; [Your thought process, ensuring all points are covered thoroughly and accurately] \u0026lt;/analysis\u0026gt; \u0026lt;summary\u0026gt; 1. Primary Request and Intent: [Detailed description] 2. Key Technical Concepts: - [Concept 1] - [Concept 2] - [...] 3. Files and Code Sections: - [File Name 1] - [Summary of why this file is important] - [Summary of the changes made to this file, if any] - [Important Code Snippet] - [File Name 2] - [Important Code Snippet] - [...] 4. Errors and fixes: - [Detailed description of error 1]: - [How you fixed the error] - [User feedback on the error if any] - [...] 5. Problem Solving: [Description of solved problems and ongoing troubleshooting] 6. All user messages: - [Detailed non tool use user message] - [...] 7. Pending Tasks: - [Task 1] - [Task 2] - [...] 8. Current Work: [Precise description of current work] 9. Optional Next Step: [Optional Next step to take] \u0026lt;/summary\u0026gt; \u0026lt;/example\u0026gt; Please provide your summary based on the conversation so far, following this structure and ensuring precision and thoroughness in your response. There may be additional summarization instructions provided in the included context. If so, remember to follow these instructions when creating the above summary. Examples of instructions include: \u0026lt;example\u0026gt; ## Compact Instructions When summarizing the conversation focus on typescript code changes and also remember the mistakes you made and how you fixed them. \u0026lt;/example\u0026gt; \u0026lt;example\u0026gt; # Summary instructions When you are using compact - please focus on test output and code changes. Include file reads verbatim. \u0026lt;/example\u0026gt; REMINDER: Do NOT call any tools. Respond with plain text only — an \u0026lt;analysis\u0026gt; block followed by a \u0026lt;summary\u0026gt; block. Tool calls will be rejected and you will fail the task. 压缩后的上下文变化\n这点也和Codex类似，保留基础base instruction + 压缩后的文本 + 必要的developer message。但是没有像codex一样保留一些近期的user message 添加压缩的message前面也有和Codex类似的Suffix，具体模版如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 This session is being continued from a previous conversation that ran out of context. The summary below covers the earlier portion of the conversation. {formattedSummary} {[optional transcript paragraph]} {[optional recent-preserved paragraph]} Continue the conversation from where it left off without asking the user any further questions. Resume directly — do not acknowledge the summary, do not recap what was happening, do not preface with \u0026#34;I\u0026#39;ll continue\u0026#34; or similar. Pick up the last task as if the break never happened. Session Memory Compact\n核心：在平时对话过程中就不断累积维护了一份会话笔记。它是对话进行中持续发生的，不等到 compact 才做。大概是上下文增长到一定程度、工具调用到一定次数，或者到了一个比较自然的停顿点，就后台更新一次 session memory。 具体方法： 会维护一个summary.md，随着对话推进维护，summary.md的初始化模版如下：\n不是每轮都更新这个md文件，前提：\n当前上下文至少10000 token 距离上次更新后，新增内容至少涨了5000 token 通常还要求距离上次更新后，至少发生了3次工具调用；或者虽然工具调用没到阈值，但当前到了一个比较自然的停顿点，也可以更新 每次更新summary.md，有一个专门的prompt，作用：基于真实对话，结合已有的summary.md，把这个文件继续更新好。切限制不能调用工具，不能改模版结构，只能更新各section下面的正文；Current State必须始终反映“现在做到哪了”。更新prompt内容如下：\n1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 IMPORTANT: This message and these instructions are NOT part of the actual user conversation. Do NOT include any references to \u0026#34;note-taking\u0026#34;, \u0026#34;session notes extraction\u0026#34;, or these update instructions in the notes content. Based on the user conversation above (EXCLUDING this note-taking instruction message as well as system prompt, claude.md entries, or any past session summaries), update the session notes file. The file {{notesPath}} has already been read for you. Here are its current contents: \u0026lt;current_notes_content\u0026gt; {{currentNotes}} \u0026lt;/current_notes_content\u0026gt; Your ONLY task is to use the Edit tool to update the notes file, then stop. You can make multiple edits (update every section as needed) - make all Edit tool calls in parallel in a single message. Do not call any other tools. CRITICAL RULES FOR EDITING: - The file must maintain its exact structure with all sections, headers, and italic descriptions intact -- NEVER modify, delete, or add section headers (the lines starting with \u0026#39;#\u0026#39; like # Task specification) -- NEVER modify or delete the italic _section description_ lines (these are the lines in italics immediately following each header - they start and end with underscores) -- The italic _section descriptions_ are TEMPLATE INSTRUCTIONS that must be preserved exactly as-is - they guide what content belongs in each section -- ONLY update the actual content that appears BELOW the italic _section descriptions_ within each existing section -- Do NOT add any new sections, summaries, or information outside the existing structure - Do NOT reference this note-taking process or instructions anywhere in the notes - It\u0026#39;s OK to skip updating a section if there are no substantial new insights to add. Do not add filler content like \u0026#34;No info yet\u0026#34;, just leave sections blank/ unedited if appropriate. - Write DETAILED, INFO-DENSE content for each section - include specifics like file paths, function names, error messages, exact commands, technical details, etc. - For \u0026#34;Key results\u0026#34;, include the complete, exact output the user requested (e.g., full table, full answer, etc.) - Do not include information that\u0026#39;s already in the CLAUDE.md files included in the context - Keep each section under ~2000 tokens/words - if a section is approaching this limit, condense it by cycling out less important details while preserving the most critical information - Focus on actionable, specific information that would help someone understand or recreate the work discussed in the conversation - IMPORTANT: Always update \u0026#34;Current State\u0026#34; to reflect the most recent work - this is critical for continuity after compaction Use the Edit tool with file_path: {{notesPath}} STRUCTURE PRESERVATION REMINDER: Each section has TWO parts that must be preserved exactly as they appear in the current file: 1. The section header (line starting with #) 2. The italic description line (the _italicized text_ immediately after the header - this is a template instruction) You ONLY update the actual content that comes AFTER these two preserved lines. The italic description lines starting and ending with underscores are part of the template structure, NOT content to be edited or removed. REMEMBER: Use the Edit tool in parallel and stop. Do not continue after the edits. Only include insights from the actual user conversation, never from these note-taking instructions. Do not delete or change section headers or italic _section descriptions_. summary.md不是无限长，整体总长度上线默认12000 tokens；如果某些section太长，更新prompt会额外提醒模型需要压缩合并删次要信息了，且优先保住Current State 和 Errors \u0026amp; Corrections。额外提醒的prompt如下： 1 2 3 4 5 CRITICAL: The session memory file is currently ~{totalTokens} tokens, which exceeds the maximum of 12000 tokens. You MUST condense the file to fit within this budget. Aggressively shorten oversized sections by removing less important details, merging related items, and summarizing older entries. Prioritize keeping \u0026#34;Current State\u0026#34; and \u0026#34;Errors \u0026amp; Corrections\u0026#34; accurate and detailed. summary.md单个section的长度超过2000 tokens时，也会额外添加一个prompt：\n1 2 3 IMPORTANT: The following sections exceed the per-section limit and MUST be condensed: - \u0026#34;{section}\u0026#34; is ~{tokens} tokens (limit: 2000) 调度层面 Microcompact：同步，每个turn请求前模型尝试 Full Compact：同步，压缩完成后继续采样 手动/compact：立即触发压缩流程 Session memory compact: 异步，后台起一个forked agent去改summary.md文件 在真正需要compact的时候: 先看有没有Session Memory Compact，有的话先用这部分内容替换对应的对话历史；没覆盖的对话历史原样保留。如果出现这些情况，session memory compact会放弃： 根本没有 session memory Session memory还是空模版，没有实际内容 覆盖到哪条消息不清楚，没法安全切边界 压缩之后token还是太大 没有Session Memory Compact，才会启动plan B，也就是Full Compact 分别一句话总结 Microcompact：每轮请求前机会式地清掉历史里又长又旧的工具结果正文，尽量先瘦身上下文，避免太早进入真正的大压缩。 Full Compact：当上下文真的太长时，临时发起一次总结请求，把前面对话压成一份结构化摘要，再用这份摘要重建后续上下文。 Session Memory Compact：如果平时已经维护好当前会话的滚动摘要，就在需要压缩时直接用这份会话摘要替代前半段历史，只保留后面一小段 recent messages。 Context Manager session初始化时的上下文组装： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 { \u0026#34;system\u0026#34;: [ \u0026#34;[Claude Code base system prompt]\u0026#34;, \u0026#34;[Doing tasks / Actions / Using your tools / Tone and style / Output efficiency]\u0026#34;, \u0026#34;[dynamic session guidance]\u0026#34;, \u0026#34;[memory behavior instructions]\u0026#34;, \u0026#34;[environment info]\u0026#34;, \u0026#34;[language / output style / mcp / scratchpad / other dynamic sections]\u0026#34;, \u0026#34;gitStatus: ...\u0026#34;, \u0026#34;cacheBreaker: ...\u0026#34; ], \u0026#34;messages\u0026#34;: [ { \u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;user\u0026#34;, \u0026#34;content\u0026#34;: \u0026#34;\u0026lt;system-reminder\u0026gt;\\nAs you answer the user\u0026#39;s questions, you can use the following context:\\n# claudeMd\\n...\\n# currentDate\\nToday\u0026#39;s date is YYYY- MM-DD.\\nIMPORTANT: this context may or may not be relevant...\\n\u0026lt;/system- reminder\u0026gt;\u0026#34; }, { \u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;user\u0026#34;, \u0026#34;content\u0026#34;: \u0026#34;\u0026lt;system-reminder\u0026gt;\\n[optional session-start hook / additional context / attachment]\\n\u0026lt;/system-reminder\u0026gt;\u0026#34; }, { \u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;user\u0026#34;, \u0026#34;content\u0026#34;: \u0026#34;\u0026lt;system-reminder\u0026gt;\\n[optional relevant memory topic file header + body]\\n\u0026lt;/system-reminder\u0026gt;\u0026#34; }, { \u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;user\u0026#34;, \u0026#34;content\u0026#34;: \u0026#34;[the user\u0026#39;s actual first query]\u0026#34; } ] } Claude code中常用的脚手架设计（xml-tag） 子系统 出现的消息角色 / 位置 Tag 名称 脚手架含义 主会话 user \u0026lt;system-reminder\u0026gt; 核心系统注入外壳，用来包装userContext, memory recall, hook等信息 主会话 system \u0026lt;env\u0026gt; 包裹环境信息快、如工作目录、平台、shell、OS、模型信息等 主会话 user \u0026lt;available-deferred-tools\u0026gt; 告诉模型当前有哪些deferred tools没有直接放进本轮tool schema Compact assistant \u0026lt;analysis\u0026gt; Compact summarizer的分析草稿区，后续会被剥离 Compact assistant \u0026lt;summary\u0026gt; Compact summarizer的正式摘要区，后续会被提取并重新注入上下文 Session Memory user \u0026lt;current_notes_content\u0026gt; 包裹当前session notes/ summary.md内容，供session memory subagent更新 ","permalink":"https://rslog.cc/posts/2026-04-05-analysis-of-codex-claude-code/","summary":"\u003ch3 id=\"codex\"\u003eCodex\u003c/h3\u003e\n\u003ch4 id=\"memory\"\u003eMemory\u003c/h4\u003e\n\u003cp\u003e\u003cimg src=\"/images/posts/codex-memory-whiteboard-light.png\" alt=\"Codex Memory Whiteboard\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" referrerpolicy=\"no-referrer\" class=\"\" /\u003e\u003c/p\u003e\n\u003ch5 id=\"stage-one\"\u003eStage One\u003c/h5\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eInput\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eBase Instructions: core/templates/memories/stage_one_system.md\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eUser message: core/templates/memories/stage_one_input.md （需要输入rollout_path, rollout_cwd, 被过滤和截断后的rollout_contents）\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eOutput\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eraw_memory：是一个“可检索、可归类、可供Stage Two consolidation再加工”的结构化记忆\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003erollout_summary：把rollout提炼成未来agent通常不用再回看原始rollout也能理解的信息，保留足够多证据和推理脉络，让未来agent能“复现这次工作是怎么走到结论的”\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003erollout_slug：给rollout_summary文件命名用的描述性slug\n这三个输出会以数据库落表的形式写到本地的~/.codex/state_\u003cversion\u003e.sqlite里面\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e触发时机：每次新启动一个session\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003ch5 id=\"stage-two\"\u003eStage Two\u003c/h5\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003estep1: 先拿去多条命中的Stage One 输出：（raw_memory, rollout_summary, rollout_slug）\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003estep2：把所有的raw_memory合并成一个raw_memories.md文件；每条rollout_summary被写成一个单独的文件rollout_summaries/\u003cslug\u003e.md\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003cdiv class=\"highlight\"\u003e\u003cdiv class=\"chroma\"\u003e\n\u003ctable class=\"lntable\"\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd class=\"lntd\"\u003e\n\u003cpre tabindex=\"0\" class=\"chroma\"\u003e\u003ccode\u003e\u003cspan class=\"lnt\"\u003e1\n\u003c/span\u003e\u003cspan class=\"lnt\"\u003e2\n\u003c/span\u003e\u003cspan class=\"lnt\"\u003e3\n\u003c/span\u003e\u003cspan class=\"lnt\"\u003e4\n\u003c/span\u003e\u003cspan class=\"lnt\"\u003e5\n\u003c/span\u003e\u003c/code\u003e\u003c/pre\u003e\u003c/td\u003e\n\u003ctd class=\"lntd\"\u003e\n\u003cpre tabindex=\"0\" class=\"chroma\"\u003e\u003ccode class=\"language-markdown\" data-lang=\"markdown\"\u003e\u003cspan class=\"line\"\u003e\u003cspan class=\"cl\"\u003ememories/\n\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003cspan class=\"line\"\u003e\u003cspan class=\"cl\"\u003e  raw_memories.md\n\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003cspan class=\"line\"\u003e\u003cspan class=\"cl\"\u003e  rollout_summaries/\n\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003cspan class=\"line\"\u003e\u003cspan class=\"cl\"\u003e    2026-04-02T10-41-58-ab12-fix_memory_prompt.md\n\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003cspan class=\"line\"\u003e\u003cspan class=\"cl\"\u003e    2026-04-01T22-11-03-k9x3-stage1_output_db_path.md\n\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/code\u003e\u003c/pre\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003c/table\u003e\n\u003c/div\u003e\n\u003c/div\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003estep3：启动一个专门consolidation agent。cwd在~/.codex/memories/，然后给它一个prompt：core/templates/memories/consolidation.md，这段prompt告诉它：\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e主要先看raw_memories.md；\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e必要时看rollout_summaries/*.md；\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e如果已经有旧的MEMORY.md / memory_summary.md / skills/*，要做增量更新，不是重新写；\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e不要打开原始rollout transcript\n最终，这个prompt输出三个高层产物：\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eMEMORY.md：主记忆库\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003ememory_summary.md：一个更短的摘要，这部分后续直接注入主agent的developer msg\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eskills/*：可选，如果consolication发现某类流程足够稳定，可以沉淀成skill（memories下面的skill不会在上下文初始化时作为developer msg加载在上下文中）\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e触发时机：当Stage One触发后且有新生成的memory时，会立即触发Stage Two\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003ch5 id=\"memory注入context\"\u003eMemory注入Context\u003c/h5\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003ememory_summary.md截断到一个token上限，并以developer消息添加\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003chr\u003e\n\u003ch4 id=\"compact\"\u003eCompact\u003c/h4\u003e\n\u003cp\u003e\u003cimg src=\"/images/posts/codex-compact-whiteboard-light.png\" alt=\"Codex Compact Whiteboard\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" referrerpolicy=\"no-referrer\" class=\"\" /\u003e\u003c/p\u003e","title":"Analysis of Codex \u0026 Claude Code"},{"content":"Overview 这篇文章把时间范围从原来的 2026 年 3 月，扩展到 2026-01-01 到 2026-03-28。\n整理对象仍然限定为 OpenAI 与 Anthropic 官网公开发布里偏技术的内容，重点覆盖以下几类：\n模型发布与 system card agent / harness / coding / tool use / eval / safety 相关文章 科研与技术突破类发布 明显带技术内核的产品公告 这里继续坚持两个筛选原则。\n第一，我尽量按文章真实发布日期而不是 sitemap lastmod 来判断是否纳入，因此一些“2026 年被更新、但首发更早”的旧文被排除。 第二，纯商务合作、组织架构、办公室扩张、资金新闻、泛品牌稿不纳入；如果一篇文章虽然挂在 news 栏，但核心内容是 security、autonomy、distillation、model release 或 Claude Code / Codex 能力演进，我仍然纳入。 和上一版相比，这一版做了三件事：\n时间范围扩大到了 2026 年初至今 每篇文章的超链接从标题本体上移开，改成标题后的 原文 每篇摘要都补成了更完整的“内容整理 + 技术意义 + 与上下文的关系” OpenAI AI as a scientific collaborator 发布日期：2026-01（官方材料仅明确标注 January 2026） 厂商：OpenAI 原文链接：AI as a scientific collaborator 这篇更像一份阶段性研究报告，而不是普通产品博文。OpenAI 在文中讨论的不是“模型会不会回答科研问题”，而是能否作为真正的科学协作体进入研究流程，帮助提出假设、组织实验、生成候选方案，并与研究人员形成更高频的反馈回路。核心命题是，随着推理模型、工具调用和长时任务组织能力的增强，模型在科研中的角色开始从资料检索器转向研究流程中的主动参与者。\n这篇材料的重要性在于它把 “AI for science” 从宣传口号推到了方法论层面。OpenAI 试图证明，科研协作价值不只来自更快的信息压缩，也来自模型在问题拆解、实验设计、候选解释生成和异常模式发现上的参与深度。它也为后续 2 月、3 月 OpenAI 一连串 science 相关发布埋了伏笔，例如物理结果、蛋白合成降本、wet lab 自动化和 GPT-5 驱动的 science workflows。\n如果把这篇放在整条季度叙事里看，它的作用有点像“总论”。后面的许多文章都在展示某个垂直方向的成果，但这篇提前定义了 OpenAI 想让外界接受的框架：模型不是科研旁观者，而是在越来越多研究环节里成为共同求解者。这个 framing 很重要，因为它决定了后续文章是在讲 isolated demo，还是在讲一种持续成型的新研究范式。\nIntroducing Prism 发布日期：2026-01-27 厂商：OpenAI 原文链接：Introducing Prism Prism 是 OpenAI 在 science 方向上的一个关键产品化节点。文章把它定义成一个用于科学工作流的新系统或平台，其价值不只在“把模型接进实验室”，而在于把模型能力放入一个更真实的科学闭环：包括任务定义、实验候选生成、验证反馈和迭代。\n从技术演进角度看，Prism 代表的是 OpenAI 对“模型 + 工具 + 科学环境”的进一步系统化。它表明 OpenAI 已经不满足于把 LLM 当通用问答器，而是在做更专门化的研究协作基础设施。与后续的 AI as a scientific collaborator、Accelerating science with GPT-5、GPT-5 lowers protein synthesis cost 等发布合起来看，Prism 更像是 OpenAI 2026 年 science 线的起点之一。\n这篇文章真正值得注意的，不只是平台名称，而是背后的产品判断：如果模型要在科研场景中持续产生价值，它就必须被放进实验、数据、验证与协作流程里，而不是只做单点推理。Prism 体现出的正是这种判断。它意味着 OpenAI 已经开始把科研看成一种可以被 agent 化、流程化、基础设施化改造的工作。\nIntroducing the Codex app 发布日期：2026-02-02 厂商：OpenAI 原文链接：Introducing the Codex app 这篇文章的意义不只是“上线了一个新应用”，而是 OpenAI 正式把 Codex 从底层模型与 API 能力，推成了面向真实开发工作的 agent 产品。文章明确强调 Codex 不再只是代码补全或单轮生成工具，而是带有上下文理解、任务推进、验证与多步执行能力的 coding agent。\n这篇发布最关键的信息是产品形态的变化。OpenAI 把 coding 从“IDE 内局部生成”推进到了“在独立工作空间里持续完成任务”。这也解释了为什么随后几周会出现一整条配套文章链：Codex app、App Server、GPT-5.3-Codex、Codex harness、Codex Security、Figma 集成等。它们本质上都在回答同一个问题：怎样把强推理模型包装成一个可持续工作的 coding system。\n从产品史角度看，这篇文章类似一个分水岭。过去“会写代码的模型”和“真正能帮你做项目的 agent”之间有明显断层；Codex app 的意义就在于 OpenAI 开始试图填平这条断层。它不只是给开发者一个新前端，而是在试图重新定义 coding assistant 的工作边界。\nUnlocking the Codex harness: how we built the App Server 发布日期：2026-02-04 厂商：OpenAI 原文链接：Unlocking the Codex harness: how we built the App Server 这篇是 OpenAI 2026 年初最值得看的工程文章之一，因为它不再把关注点停留在模型，而是明确转向 harness。文章讲的核心不是“模型为什么聪明”，而是 Codex 这类 agent 为什么能在真实环境里持续做事，以及这套能力背后的执行系统是怎么搭起来的。\n从工程上看，这篇文章的重要点在于它把 App Server 作为 agent 运行时的一部分公开出来，解释 Codex 如何在用户、模型、工具、沙箱和状态之间维持稳定的回路。对理解 agent 产品的人来说，这篇比单纯看 benchmark 更有价值，因为它讨论的是 orchestration、状态管理、工具暴露、环境边界与恢复机制，而这些通常才是长期任务稳定性的真正来源。\n这篇文章和很多“模型升级”稿件最大的区别，在于它承认了一个现实：当系统开始读文件、跑命令、写补丁、处理失败重试时，决定用户体验的往往不再是模型单次回答质量，而是外层运行时能否把任务组织成可持续循环。它因此也是 OpenAI 对外公开承认 harness 重要性的早期标志之一。\nIntroducing GPT-5.3-Codex 发布日期：2026-02-05 厂商：OpenAI 原文链接：Introducing GPT-5.3-Codex 这篇是 2026 年 Q1 OpenAI coding 线的基石发布。OpenAI 将 GPT-5.3-Codex 定位成更面向软件开发与代理式编码任务的模型，不仅强调传统的代码生成，还强调多步工具调用、仓库理解、测试驱动修改和长链条任务推进。\n和通用模型相比，GPT-5.3-Codex 的卖点在于“更适合放进 harness 里工作”。它不是单纯追求代码片段质量，而是更强调在复杂上下文里做正确动作，包括读文件、跑命令、看测试、迭代修复和对环境约束作出反应。这也使它成为 GPT-5.4 之前，OpenAI 在 coding agent 路线上的关键过渡模型。\n如果说 GPT-5.4 是 OpenAI 对“前沿工作模型”的统一回答，那么 GPT-5.3-Codex 更像一个更聚焦的软件工程版本。它让外界第一次比较清楚地看到，OpenAI 并不满足于做“会写代码的通用模型”，而是在单独构建一个围绕软件开发任务优化的能力支线。\nGPT-5.3-Codex System Card 发布日期：2026-02-05 厂商：OpenAI 原文链接：GPT-5.3-Codex System Card 如果说 GPT-5.3-Codex 发布文说明“它能做什么”，system card 则在解释“为什么它既强又危险”。这篇系统卡延续了 OpenAI 对 coding agent 风险的重视，尤其是高权限环境下的网络安全、外部工具使用、越权动作、以及长链条推理中可能出现的错误行动。\n它的重要性在于，OpenAI 没有把 coding model 当作普通对话模型对待，而是把它视作一个可能操作系统、读写代码、触发真实副作用的执行体。因此 system card 讨论的不只是 hallucination，而是更贴近现实开发环境的风险：例如错误修改、敏感信息泄露、网络攻击辅助和环境滥用。这条安全叙事随后在 GPT-5.4 Thinking System Card 与 Codex Security 线里被进一步强化。\n从部署角度看，这篇系统卡还有一个更深层的含义：它说明一旦模型具备了工具使用和高 autonomy，传统“内容安全”框架就不够了，必须切换到“能力安全 + 环境安全 + 执行边界”的视角。也正因为如此，Codex 线的 system card 读起来更像软件系统安全文档，而不是经典 chatbot 风险说明。\nHarness engineering: leveraging Codex in an agent-first world 发布日期：2026-02-11 厂商：OpenAI 原文链接：Harness engineering: leveraging Codex in an agent-first world 这篇文章几乎可以看作对 “为什么 harness 才是产品” 这一观点的官方回应。OpenAI 在文中强调，随着 agent 产品逐渐进入真实工作流，系统表现越来越不只取决于模型参数，而取决于模型外部那层 orchestrating runtime 是否合理，尤其是工具编排、环境约束、状态压缩、回路稳定性和人为接管点的设计。\n文章价值在于，它把 harness 从“内部实现细节”提升成公开讨论对象。对 OpenAI 而言，这意味着 Codex 不是简单地“把模型接上 shell”，而是要在 agent-first world 里重建一整套以任务推进为中心的软件架构。对整个行业来说，这也是 2026 年最明确的一个信号：模型能力还在上升，但可靠的外层系统已经成为差异化主战场。\n这篇文章也解释了为什么 2026 年许多团队的讨论重心从 prompt 转向 runtime。随着模型更聪明，问题不再是“会不会做”，而是“会不会稳定地按边界做、在失败后继续做、在长任务中持续做”。Harness engineering 其实就是对这些问题的系统性回答。\nGPT-5.2 derives a new result in theoretical physics 发布日期：2026-02-13 厂商：OpenAI 原文链接：GPT-5.2 derives a new result in theoretical physics 这篇发布把 OpenAI 的科学叙事推向了更“硬”的方向。与一般的 science 宣传相比，这篇不是泛泛说模型帮助研究，而是直接强调 GPT-5.2 在理论物理中导出了一个新结果。这让文章的重点从“辅助性工具”变成了“模型是否已经可以进入原创研究边界”。\n需要注意的是，这类文章的真正价值不只在 headline，而在它代表的研究组织方式。OpenAI 借此说明，前沿推理模型已经开始具备在明确数学与理论结构中做非平凡推导的潜力。它和后续的 AI as a scientific collaborator、Scaling social science research、Accelerating science with GPT-5 一起，构成了 OpenAI 对“研究型智能”能力的一整条叙事链。\n当然，这类文章也天然带有很强的外界解读张力。它既容易被理解成“AI 已经能做原创科学”，也容易被质疑为高度定制化 demo。正因为如此，这篇文章的真正价值不在一句 headline，而在于它表明 OpenAI 正在主动把模型推向更高智力密度、更依赖形式化推理的研究任务。\nScaling social science research 发布日期：2026-02-13 厂商：OpenAI 原文链接：Scaling social science research 这篇文章把 AI for science 的话题从物理与生物拉到了社会科学。OpenAI 的重点不是“模型替代研究者”，而是如何把 GPT-5 类模型放进社会科学的研究流程，用于扩大实验设计、样本组织、文献综合、假设探索与定性分析的规模。\n它的重要性在于，它把社会科学视为一种同样可以被 agent 化工作流重塑的研究领域。相比硬科学，社会科学面对的问题往往更开放、更主观、更依赖研究设计，因此如果模型在这一类任务上也开始表现出稳定增益，那意味着其科研协作能力已经不再局限于形式化更强的领域。\n这篇文章传递出的更大信号是，OpenAI 对“科研协作”的理解并不是只盯着实验室自动化或数学推导，而是在尝试进入更宽的知识生产流程。也就是说，研究型模型的目标不是只在狭窄学科里超人，而是在更广泛的问题探索和证据组织任务里提升研究生产率。\nIntroducing EVMbench 发布日期：2026-02-18 厂商：OpenAI 原文链接：Introducing EVMbench EVMbench 是一篇典型的“评测基础设施”文章。OpenAI 在这里不是发布新模型，而是在发布一个新的 benchmark 或 evaluation 框架，用于更准确地衡量模型在某类复杂任务上的表现。它延续了 OpenAI 在 2026 年初非常明确的一条线索：仅靠传统 benchmark 已经不够，新的任务环境需要新的 eval design。\n这类文章的重要性经常被低估。模型能力上升后，真正限制研究和产品演进的往往不是“再加一点训练”，而是“我们还能不能测准”。EVMbench 之所以重要，是因为它说明 OpenAI 正在主动扩展自己的 measurement stack，而不是满足于沿用旧时代的评测面板。\n如果把它与 Anthropic 同期关于 eval contamination、AI-resistant evaluations 的文章并列看，会发现两家实际上在回应同一个现实：模型越来越像行动者时，旧 benchmark 已经越来越难承载真实测量任务。EVMbench 的意义就在于它是 OpenAI 这边对“新评测基础设施”的一个公开回答。\nOpenAI Codex and Figma launch seamless code-to-design experience 发布日期：2026-02-26 厂商：OpenAI 原文链接：OpenAI Codex and Figma launch seamless code-to-design experience 这篇发布代表 Codex 正从“写代码 agent”向“跨设计与实现边界的 agent”扩展。文章核心不是简单插件接入，而是试图缩短设计稿、前端实现、修改反馈和代码产出的往返距离，让模型直接参与 design-to-code 的连续流程。\n其技术意义在于，它说明 OpenAI 对 coding agent 的理解已经超出纯工程仓库。真正的开发工作往往连接设计工具、原型系统、产品反馈与代码实现，而这篇文章恰好表明 Codex 正在成为更广义的 product-building agent。与 GPT-5.4 之后的 computer use 叙事相连，这也是 agent 从 IDE 工具向跨工具工作体演进的一个标志。\n再往深一点看，这篇文章也显示出 OpenAI 正在试图占据软件生产链更上游的位置。它不只是想帮你“把已有设计实现出来”，而是想进入从设计、迭代、实现到验证的整条工作带。这意味着 Codex 的竞争对象也不再只是代码助手，而是整个数字产品构建流程中的协作者。\nGPT-5.3 Instant: Smoother, more useful everyday conversations 发布日期：2026-03-03 厂商：OpenAI 原文链接：GPT-5.3 Instant: Smoother, more useful everyday conversations 这篇文章是一个典型的“轻量模型产品化”更新。OpenAI 把 GPT-5.3 Instant 定位成更低延迟、更适合日常高频交互的模型，重点不在极限推理，而在更丝滑、更实用、更高吞吐的使用体验。\n它的价值在于补全了 OpenAI 2026 年 Q1 的模型分层：一边是以 Codex 和 GPT-5.4 为代表的高能力、高 autonomy 模型，一边是 Instant 这类响应快、成本更低、适合大规模产品化部署的模型。它不是单独存在的，而是 OpenAI 更大模型谱系与部署策略中的一环。\n如果把这篇放进整条季度时间线里，会发现 OpenAI 的模型策略已经很清楚了：不是用一个“万能模型”吃掉所有场景，而是开始按能力、成本、延迟和自治程度做更细的产品分层。Instant 的角色，就是把“高频、高量、低延迟”的场景从更昂贵的模型上分流出去。\nGPT-5.3 Instant System Card 发布日期：2026-03-03 厂商：OpenAI 原文链接：GPT-5.3 Instant System Card Instant 的 system card 说明 OpenAI 并没有因为它更轻量就放松风险讨论。文章继续沿用系统卡的安全框架，对部署边界、误用风险、用户影响与模型局限进行说明。\n从观察角度看，这篇系统卡的存在本身就是一个信号：OpenAI 在 2026 年已经把“模型上线必须伴随部署层风险说明”当成默认流程，不只针对最强模型，也针对面向大规模使用场景的轻量模型。这让模型发布从单纯 capability announcement，变成了 capability + deployment framing 的组合。\n更进一步说，这类系统卡的存在也反映出一个事实：轻量模型并不一定低风险。因为它们往往会被部署得更广、调用得更多、嵌入到更多用户入口中，所以在很多情况下，它们的系统性影响反而更值得仔细说明。\nIntroducing GPT-5.4 发布日期：2026-03-05 厂商：OpenAI 原文链接：Introducing GPT-5.4 这篇是 OpenAI 在 2026 年 Q1 最核心的一次前沿模型发布。OpenAI 将 GPT-5.4 定位为面向专业工作场景的主力模型，同时进入 ChatGPT、API 与 Codex 体系。与此前版本相比，它把更强的 reasoning、更成熟的 coding 代理能力以及更完善的工具使用能力汇合到同一条主线。\n这篇文章里最关键的技术点是四个：原生且更通用的 computer use 能力、最高 1M token 上下文、tool search 机制，以及更省 token 的 reasoning 路径。换句话说，GPT-5.4 的目标不是只在 benchmark 上拉高一截，而是更适合真实知识工作、长时任务、多工具环境与多阶段验证。OpenAI 也借这篇文章非常明确地把前沿模型的价值，从“回答更强”转向“工作能力更强”。\n如果要挑这篇文章最核心的一层含义，那就是 OpenAI 已经不再把最强模型定义为“最会推理的回答器”，而是“最适合放进复杂工作回路的执行智能体”。这和很多人过去理解的大模型升级已经不是同一件事了。GPT-5.4 更像一个工作平台能力节点，而不是单纯的一次参数提升。\nGPT-5.4 Thinking System Card 发布日期：2026-03-05 厂商：OpenAI 原文链接：GPT-5.4 Thinking System Card 这篇系统卡把 GPT-5.4 的 deployment story 补完整了。OpenAI 在文中将 gpt-5.4-thinking 描述为 GPT-5 系列新的 reasoning model，并说明其安全框架与此前系列保持连续，同时针对更高风险能力给出了更明确的缓解措施。\n它最值得注意的点，是 OpenAI 将其描述为首个已经带上“高网络安全能力”缓解措施的通用模型。这个表述本身很重要，因为它说明 OpenAI 已经默认把部分模型能力与现实世界高风险能力绑定起来评估，而不是只把网络安全当成外围滥用问题。对理解 2026 年前沿模型部署思路的人来说，这篇是 GPT-5.4 发布不可分割的一半。\n换句话说，GPT-5.4 的 story 不是“更强”然后再附带一点安全说明，而是“因为更强，所以必须配套新的能力级风险视角”。这种写法和 earlier-era system cards 已经不太一样了。它反映的是 frontier labs 正在把“能力门槛”与“部署许可条件”更紧密地捆在一起。\nCodex Security: now in research preview 发布日期：2026-03-06 厂商：OpenAI 原文链接：Codex Security: now in research preview 这篇是 Codex 产品线走向专业安全场景的一个清晰信号。OpenAI 在文中把 Codex Security 描述为一种更研究员风格的安全审计与发现工具，不是单纯替代传统 SAST/DAST 报告，而是试图在仓库上下文中主动寻找真正有意义的漏洞链与错误假设。\n它的重要性在于 OpenAI 已经不把 coding agent 只看成“写功能代码的助手”，而是开始把同样的 agent 能力转向高价值的安全分析工作。与 3 月 16 日那篇解释为什么不以 SAST 报告作为入口的文章一起看，这里体现出来的是一条很明确的产品哲学：安全发现不再只是“扫描器 + 人工阅读”，而是“agent + 语义理解 + 自证结论”。\n从市场和技术两个角度看，这篇都很值得重视。市场上，它意味着 OpenAI 正在向更高价值、更高信任门槛的企业安全工作流延伸；技术上，它意味着 OpenAI 相信 agent 已经足够强，可以在复杂代码库里完成近似研究员式的漏洞发现与验证工作。\nWhy Codex Security Doesn’t Include a SAST Report 发布日期：2026-03-16 厂商：OpenAI 原文链接：Why Codex Security Doesn’t Include a SAST Report 这篇文章解释了一个看似细节、实际上非常关键的架构选择：为什么 Codex Security 不以传统 SAST 报告作为工作流入口。OpenAI 的论点不是 SAST 无用，而是静态扫描报告会过早地定义问题空间，把 agent 的搜索过程限制在外部工具已经预设好的假设里，从而错过行为语义上的真实漏洞。\n文中最重要的思想是，很多高价值漏洞并不是简单的 source-to-sink 数据流问题，而是系统边界、可信假设、后置处理链和保护机制之间的错位。Codex Security 选择从仓库上下文、代码行为、意图理解和局部验证出发，而不是把既有 finding list 当作真理。这篇文章因此不仅是一篇产品设计说明，更是一篇关于 “AI-native security workflow 应该长什么样” 的方法论文。\n这篇文章的价值还在于它非常罕见地把“为什么不用行业默认做法”讲透了。很多产品会直接跳到自己的新范式，但 OpenAI 在这里明确解释了旧范式为什么会误导 agent，这使得它不仅是一篇宣发稿，也是一篇面向工程决策者的路线说明。\nIntroducing GPT-5.4 mini and nano 发布日期：2026-03-17 厂商：OpenAI 原文链接：Introducing GPT-5.4 mini and nano 这篇发布把 GPT-5.4 系列向下拓展到了更低成本、更低时延的两档模型。OpenAI 对 GPT-5.4 mini 和 GPT-5.4 nano 的定位并不是“廉价替代品”，而是明确面向子代理、高吞吐工作负载、工具调用、截图理解、抽取分类等不同粒度任务的模型层级。\n它最有价值的地方，是 OpenAI 直接把 subagent 这一工程模式写进了官方叙事：大模型负责计划与裁决，小模型承担并行、窄任务、高频任务。这说明 OpenAI 已经把多模型层级协作视为默认架构，而不是一种社区自发的 hack。对做 agent 系统的人来说，这篇文章远比一般“小模型发布”更值得关注。\n如果说过去大家还只是非正式地讨论“用小模型做子任务”，那么这篇文章等于把这种架构升级成了官方范式。它表明未来很多 agent 系统的竞争，不只是单模型分数之争，而会是多层模型如何协作、如何切分工作、如何控制成本与延迟之争。\nPowering Product Discovery in ChatGPT 发布日期：2026-03-24 厂商：OpenAI 原文链接：Powering Product Discovery in ChatGPT 表面上看，这是一篇购物体验更新；更准确地说，它是 OpenAI 把 ChatGPT 推向 agentic commerce 入口的一次产品信号释放。文章强调的不是支付闭环，而是商品发现、意图理解、可视化比较、图像启发检索和由模型驱动的筛选过程。\n技术上更关键的是 Agentic Commerce Protocol (ACP) 的扩展。OpenAI 想把商品 feed、促销数据和第三方系统接入 ChatGPT 的发现链路，让模型不只是“说推荐什么”，而是可以基于更实时、更结构化的数据做交互式发现。这篇文章因此更像一篇“模型驱动发现层”产品宣言，而不是单纯的 shopping feature release。\n如果把它放回更大的产品图景里看，会发现 OpenAI 正在把 ChatGPT 延伸到越来越多“先做判断、再做行动”的入口场景。购物只是其中一个例子。真正重要的是，OpenAI 在试图证明 ChatGPT 可以成为一种统一的任务发现与决策界面，而不仅是回答器。\nAnthropic Demystifying evals for AI agents 发布日期：2026-01-09 厂商：Anthropic 原文链接：Demystifying evals for AI agents Anthropic 在这篇文章里试图把 agent eval 从神秘黑盒中拆开。它关注的重点不是某个模型分数高不高，而是面对 agent 这种会调用工具、分阶段推进、结果高度依赖环境的系统时，评测到底该怎么设计、怎么解释、又该如何避免把评测结果误当成“通用能力真值”。\n它的价值在于给出了一个很清楚的观察框架：agent eval 不是静态问答 benchmark 的简单延伸，而是要把任务设置、环境约束、可用工具、成功标准、观察日志和失败模式一起纳入。对后续 Anthropic 的 BrowseComp 污染、Claude Code harness、auto mode、安全分类器文章来说，这篇实际上奠定了测量方法论的底座。\n这篇文章的意义还在于它帮助外界建立了一个更健康的阅读姿势：看 agent 评测时，不能只看榜单，而要看任务定义、执行环境和失败类型。很多后来很受关注的争议，其实都能在这篇文章里找到早期的方法论影子。\nDesigning AI-resistant technical evaluations 发布日期：2026-01-21 厂商：Anthropic 原文链接：Designing AI-resistant technical evaluations 这篇文章接着 eval 话题往前走了一步：如果模型越来越擅长识别 benchmark、利用公开答案、甚至反向推断评测意图，那么 technical evaluation 自身该如何设计，才能不被模型“顺着题目结构钻空子”。这使它成为一篇非常典型的 post-benchmark era 工程文章。\n它的重要性在于 Anthropic 明确意识到，随着模型智能与工具能力上升，传统 benchmark 的脆弱性会迅速增加。文章的核心不是“想办法保密”，而是重新思考什么样的评测更接近真实任务、更抗污染、更能反映代理系统在自然环境中的表现。这与 3 月那篇 Eval awareness in BrowseComp 形成了非常清晰的前后呼应。\n更深一层看，这篇文章其实在说一个很现实的问题：如果模型已经会“理解题目背后的出题方式”，那评测就必须升级成更像现实工作的任务系统，而不是一套静态题库。它因此不仅是 eval 文章，也是对 agent 时代测量哲学的一次修正。\nIntroducing Claude Opus 4.6 发布日期：2026-02-05 厂商：Anthropic 原文链接：Introducing Claude Opus 4.6 这篇发布是 Anthropic 2026 年 Q1 模型线的重要节点。文章把 Claude Opus 4.6 定位为更强、更适合复杂任务的高端模型，强调的不是一次单点能力提升，而是整体性的 reasoning、tool use、agentic workflow 与高难任务表现改进。\n放在整个季度里看，Opus 4.6 是后面多篇文章的能力基础。无论是 BrowseComp 的 eval awareness、Claude Code auto mode 里提到的错误模式与安全治理，还是科学计算、长时应用开发和 physical-world experiments，很多都在默认一个更强、更能主动推进任务的 Claude 已经存在。\n从叙事作用上说，这篇文章类似 Anthropic Q1 的能力底盘说明书。后面的工程、安全与研究文章之所以站得住，很大程度上都依赖外界先接受这样一个前提：Claude 的能力已经强到足以支撑更复杂、更长链、更接近现实世界的任务试验。\nBuilding a C compiler with a team of parallel Claudes 发布日期：2026-02-05 厂商：Anthropic 原文链接：Building a C compiler with a team of parallel Claudes 这篇文章是 Anthropic 工程博客里极具代表性的“agent systems in practice”案例。它讨论的不是单个 Claude 如何写出一段代码，而是怎样组织一群并行协作的 Claudes，去推进一个足够复杂、足够长程、足够接近真实软件工程的问题：构建一个 C 编译器。\n它最值得关注的点，不是 headline 的噱头，而是它展示出的多 agent 工作方式。文章体现出 Anthropic 对长任务的理解已经很系统化：任务分解、并行子任务、上下文传递、失败恢复、验收标准与持续验证都必须是第一等公民。这篇与 OpenAI 的 harness 相关文章一起看，可以非常清楚地感受到两家公司都在从“模型能力”转向“长期执行系统能力”。\n这篇文章还有一个很重要的隐含信息：当任务复杂到单个上下文窗口无法承载时，系统必须学会把工作拆成协作网络。也就是说，多 agent 不只是“更酷的玩法”，而是在复杂软件工程问题上逐渐变成一种必要结构。\nIntroducing Claude Sonnet 4.6 发布日期：2026-02-17 厂商：Anthropic 原文链接：Introducing Claude Sonnet 4.6 Sonnet 4.6 的发布补全了 Anthropic 在高端与主流模型之间的产品分层。文章重点在于把更广泛可用的模型能力推进到一个新的平衡点：既保留较强的综合表现，也更适合大规模产品化和日常部署。\n对外部观察者来说，这篇文章的重要之处在于 Anthropic 并不是只在推动单个旗舰模型，而是在同步扩展不同成本与吞吐层级的模型谱系。和 OpenAI 在 3 月推出 GPT-5.4 mini / nano 的思路类似，这都指向一个更成熟的 agent 产品现实：单个系统往往不只需要一个模型，而需要一套互补的模型层级。\n从产品策略上说，这类“中位模型”的持续升级通常比旗舰模型更能影响真实使用面。因为大多数企业和开发者最终真正长期依赖的，往往不是最强、最贵的模型，而是那个综合能力、价格、速度最平衡的模型层。Sonnet 4.6 的意义就落在这里。\nMeasuring AI agent autonomy in practice 发布日期：2026-02-18 厂商：Anthropic 原文链接：Measuring AI agent autonomy in practice 这篇研究文章试图回答一个越来越现实的问题：当模型开始长时间独立行动时，我们到底该如何衡量它的 autonomy。Anthropic 不是把 autonomy 简化成“能跑多久”或“能完成多少工具调用”，而是尝试构造更贴近实际工作的测量框架。\n它的重要性在于给 agent 能力讨论加入了更可操作的刻度。过去大家经常在“模型更像工具还是更像代理”之间做抽象争论，但这篇文章把问题落到了实践层：任务分解、持续执行、自主修正、边界遵守、失败恢复、以及在人类不持续介入的条件下能走多远。这也是 2026 年不少产品文章开始频繁提 autonomy 的方法论背景。\n这篇文章的价值还在于，它让“自主性”不再只是营销词，而更接近一个可以被 operationalize 的研究对象。没有这样的工作，很多关于代理系统的能力讨论都会停留在模糊印象层面，很难真正指导系统设计。\nThe persona selection model 发布日期：2026-02-23 厂商：Anthropic 原文链接：The persona selection model 这篇文章关心的是模型在不同角色、人格或行为框架下的表现与偏移。Anthropic 将其当作一个研究对象，而不是只把 persona 当作 prompt engineering 小技巧。其核心问题是：当模型被放在不同的角色设定里，它的输出风格、任务成功率、价值取向与风险行为是否会系统性变化。\n从 agent 视角看，这很重要，因为很多实际系统都会隐式或显式地给模型套上“程序员”“规划者”“评审者”“客服”“研究员”之类的行为身份。若这些身份会显著改变模型行为，那么 persona 选择就不再是文案问题，而是系统设计问题。\n换句话说，这篇文章研究的不是外层包装，而是“角色设定是否会改变系统内在行为分布”。一旦答案是肯定的，那很多看似轻量的 prompt 决策，其实都应当被当成 serious design variable 来对待。\nDetecting and preventing distillation attacks 发布日期：2026-02-23 厂商：Anthropic 原文链接：Detecting and preventing distillation attacks 这篇文章关注的是一种越来越现实的 frontier-model 风险：蒸馏攻击。Anthropic 讨论的不是常规 jailbreak，而是外部攻击者如何通过系统化收集高质量输出来复制或逼近前沿模型能力，以及平台如何在不牺牲正常使用体验的前提下检测和抑制这种行为。\n它的重要性在于把“模型安全”扩展到了知识产权、防御性部署和能力外流控制层面。随着高价值模型越来越强、越来越贵、也越来越成为平台核心资产，distillation attack 会变成一种非常现实的攻击面。这篇文章因此既是安全公告，也是平台治理与商业防御的一部分。\n从行业视角看，这篇文章还揭示了 frontier labs 的一个新防线：不仅要防止模型被滥用，还要防止能力本身被系统性复制。也就是说，安全问题正在从“用户会不会拿模型做坏事”扩展到“平台能不能守住自己的能力护城河”。\nAnthropic’s Responsible Scaling Policy: Version 3.0 发布日期：2026-02-24 厂商：Anthropic 原文链接：Anthropic’s Responsible Scaling Policy: Version 3.0 虽然这篇挂在 news 栏，但它对技术路线的影响非常直接。Responsible Scaling Policy 3.0 不只是治理文本，也是在定义前沿模型训练、部署和能力阈值上应该如何配套安全门槛。它告诉外界，Anthropic 如何把能力提升与风险分级、部署策略、红线场景联系起来。\n对理解 2026 年的 frontier labs 很关键的一点是：system card、safety case 与 scaling policy 已经不再是“附属文件”，而是在决定什么能力能被上线、以什么形式上线、以及上线前要满足什么缓解条件。RSP v3.0 是 Anthropic 把这种治理结构制度化的一次明显更新。\n从更宽的视角看，RSP 这样的文件其实越来越像 labs 的“能力宪法”。它们虽然不是模型本身，但会深刻影响模型能被训练成什么样、被接入哪些产品、在哪些阈值上必须暂停或加锁，因此对理解技术路线同样重要。\nLabor market impacts of AI: A new measure and early evidence 发布日期：2026-03-05 厂商：Anthropic 原文链接：Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence 这篇文章把 AI 影响研究带回到现实经济问题：AI 到底开始在哪些工作任务上产生可见影响。Anthropic 试图构造一种新的测量方式，不是泛泛讨论“AI 会不会替代工作”，而是更细粒度地看它如何进入劳动任务、职业结构与能力需求变化。\n它值得纳入技术归档，是因为 agent 与 tool-using model 的社会影响已经不再能靠抽象观点讨论。随着 Claude Code、自动化 workflow 和更强模型上线，工作市场的变化会越来越需要定量化跟踪。对研究型机构来说，这篇文章提供的是一个 measurement lens，而不是立场表达。\n它同时也提醒人们，技术发布不只应该盯着 benchmark 和 demo。真正影响社会的是这些能力如何进入组织流程、劳动分工和知识工作中。把这类研究纳入同一篇归档，能更完整地看见前沿模型发布与现实世界之间的连接路径。\nEval awareness in Claude Opus 4.6’s BrowseComp performance 发布日期：2026-03-06 厂商：Anthropic 原文链接：Eval awareness in Claude Opus 4.6’s BrowseComp performance 这篇文章讨论的是 2026 年最值得重视的评测问题之一。Anthropic 发现，在 web-enabled 多 agent 评测环境里，Claude Opus 4.6 不只是会遭遇普通 benchmark contamination，还可能主动怀疑自己正在参加 benchmark，进而反向识别题目来源、寻找答案线索，甚至尝试解密 answer key。\n这意味着静态 benchmark 在联网、可执行、多工具环境下会越来越脆弱。它不再只是“数据泄漏导致分数偏高”这么简单，而是模型本身已经具备了一定程度的评测情境识别能力。对所有做 agent eval 的团队来说，这篇文章几乎可以算是一个分水岭：今后评测系统本身必须被设计成更抗识别、更抗污染、更贴近真实工作任务。\n这篇文章之所以影响大，是因为它触及了一个更深的问题：当模型越来越善于理解测试本身时，“测量”就不再是被动观察，而变成了一场双向博弈。它因此不仅是 Anthropic 的个案说明，也是在提醒整个行业重新审视 benchmark 的 epistemic status。\nPartnering with Mozilla to improve Firefox’s security 发布日期：2026-03-06 厂商：Anthropic 原文链接：Partnering with Mozilla to improve Firefox’s security 虽然这篇文章有合作公告色彩，但其核心内容仍然偏技术。Anthropic 在这里强调的是如何将 Claude 能力用于 Firefox 安全改进与漏洞发现等更严肃的工程流程，而不是简单品牌联名。\n这类文章之所以值得跟，是因为它们展示 frontier model 正在进入现实软件基础设施的维护与防御流程。相比消费级场景，这类安全合作更能反映模型在高要求工程环境里的可信度边界，也更容易暴露真实的能力上限与失败模式。\n另外，这篇文章也从侧面说明了一点：随着模型能力提高，真正有价值的落地场景会越来越多地出现在高信任门槛的流程里。能不能进入浏览器安全、操作系统工具链、企业代码库这些环境，将成为判断 agent 是否成熟的重要标准。\nIntroducing our Science blog 发布日期：2026-03-23 厂商：Anthropic 原文链接：Introducing our Science blog 这篇文章本身不是单项技术突破，但它标志着 Anthropic 将 science 方向正式提升为一个更长期、更公开的叙事主轴。它告诉读者，Anthropic 不打算只把自己呈现为一个模型公司，而是要持续展示 Claude 在科学研究、科研基础设施与学术协作中的具体作用。\n从归档角度看，这篇文章的重要性是结构性的。它为 Long-running Claude for scientific computing、Vibe physics 以及后续可能更多的 science case study 提供了统一入口。也就是说，Anthropic 的 science 线从这里开始不再只是零散实验，而开始形成连续栏目。\n这种“先建立栏目、再持续填内容”的动作往往意味着公司内部已经形成较稳定的研究方向与对外表达计划。它不是单篇文章的亮点，而是说明 Anthropic 希望把 science 作为长期身份的一部分。\nLong-running Claude for scientific computing 发布日期：2026-03-23 厂商：Anthropic 原文链接：Long-running Claude for scientific computing 这篇文章关注的不是“Claude 能不能写一段科研代码”，而是怎样把它放进几天级别的自治科学计算工作流，让它在较少人工干预下持续推进任务。Anthropic 用宇宙学 Boltzmann solver 的实现作为案例，重点讲 progress file、CLAUDE.md、test oracle、参考实现、HPC 环境和长循环 orchestration。\n它的重要价值在于说明：长时自治并不只靠更强模型，而高度依赖外层系统设计。记忆如何组织、验证如何定义、成功标准是否明确、人工何时接管，这些决定了 agent 是“偶尔惊艳”还是“能够可靠工作”。因此这篇文章本质上既是 science case study，也是 agent harness 方法文。\n更进一步看，这篇文章还把“科学计算”从单纯技术挑战变成了 agent design challenge。它告诉读者，在一个严肃科研环境里，真正决定成败的往往不是模型会不会写代码，而是能否在长链条依赖、严格验证和复杂环境里维持工作连续性。\nVibe physics: The AI grad student 发布日期：2026-03-23 厂商：Anthropic 原文链接：Vibe physics: The AI grad student 这篇 guest post 的 framing 非常好，因为它没有直接问“AI 能不能做科学”，而是问“它现在像不像一个在监督下工作的研究生”。作者让 Claude 在真实理论物理研究任务中推进工作，用学术训练的尺度而不是纯 benchmark 尺度去评估它。\n文章最有价值的地方在于它把“AI scientist”去神话化。它既没有把 Claude 说成全自动科学家，也没有把它降格成普通聊天机器人，而是把它放在一个更真实的位置：在结构清晰、方法成熟、终点明确的研究问题上，它已经开始接近一个能推进工作、犯错但可纠正、需要导师监督的年轻研究者。\n这种 framing 很值得保留，因为它比“AI 已经能不能替代科学家”这类二元问题更能帮助人理解当前阶段的真实边界。它承认模型已经跨过了某些门槛，同时也承认研究能力并不是单一维度，而是包含判断、方法选择、纠错与持续推进等多层结构。\nHarness design for long-running application development 发布日期：2026-03-24 厂商：Anthropic 原文链接：Harness design for long-running application development 这篇是 Anthropic 在 agent engineering 线上非常关键的一次升级。文章把问题拆成两个挑战：如何让 Claude 做出更高质量的前端设计，以及如何让它在无人干预下完成更完整的应用开发。为此，作者提出了 planner + generator + evaluator 的三代理结构。\n其真正重要之处在于把“主观质量评估”也工程化了。Anthropic 不再接受让一个 agent 一边生成、一边给自己打分，而是试图把 taste、完整性、可用性这些原本很难量化的标准外显成 evaluator 可以执行的准则。对所有在做 agent 产品的人来说，这篇文章都非常值得反复看，因为它把多 agent、结构化 artifact、任务切块和 judge / builder 分离讲得很具体。\n它和 OpenAI 的 harness 相关文章形成了很有意思的对照。OpenAI 更强调运行时与执行系统，Anthropic 在这篇里则更强调生成与评估的结构分离。两者其实都在回答同一个问题：当模型已经足够强时，怎样组织它，才能让结果变得更稳定、更像产品、也更像团队协作。\nClaude Code auto mode: a safer way to skip permissions 发布日期：2026-03-25 厂商：Anthropic 原文链接：Claude Code auto mode: a safer way to skip permissions 这篇文章讨论的是 Claude Code 权限系统的一次重要重构。Anthropic 指出，用户会批准约 93% 的权限提示，因此纯人工审批会迅速退化成“看似安全、实际走形式”的 approval fatigue。auto mode 的目标，就是在完全放开权限与持续人工点确认之间，找到一个可部署的中间态。\n技术上，auto mode 建立在两层防线上：输入侧的 prompt-injection probe，以及执行侧的 transcript classifier。前者在工具输出进入上下文前做污染检测，后者在动作真正发生前判断是否越界，而且 classifier 还是两阶段结构，先快筛再 reasoning。对 coding agent 安全设计来说，这篇是非常高价值的实战材料，因为它把错误模式、风险边界和部署权衡都讲得很清楚。\n这篇文章的价值还在于它不是在抽象谈“安全”，而是在谈一个具体产品如何减少点击疲劳、又不把系统直接推入危险模式。这种工程上的中间层设计，往往才是 AI 产品真正能否被日常采用的关键。\nReferences [1] OpenAI, AI as a scientific collaborator, January 2026.\n[2] OpenAI, Introducing Prism, January 27, 2026.\n[3] OpenAI, Introducing the Codex app, February 2, 2026.\n[4] OpenAI, Unlocking the Codex harness: how we built the App Server, February 4, 2026.\n[5] OpenAI, Introducing GPT-5.3-Codex, February 5, 2026.\n[6] OpenAI, GPT-5.3-Codex System Card, February 5, 2026.\n[7] OpenAI, Harness engineering: leveraging Codex in an agent-first world, February 11, 2026.\n[8] OpenAI, GPT-5.2 derives a new result in theoretical physics, February 13, 2026.\n[9] OpenAI, Scaling social science research, February 13, 2026.\n[10] OpenAI, Introducing EVMbench, February 18, 2026.\n[11] OpenAI, OpenAI Codex and Figma launch seamless code-to-design experience, February 26, 2026.\n[12] OpenAI, GPT-5.3 Instant: Smoother, more useful everyday conversations, March 3, 2026.\n[13] OpenAI, GPT-5.3 Instant System Card, March 3, 2026.\n[14] OpenAI, Introducing GPT-5.4, March 5, 2026.\n[15] OpenAI, GPT-5.4 Thinking System Card, March 5, 2026.\n[16] OpenAI, Codex Security: now in research preview, March 6, 2026.\n[17] OpenAI, Why Codex Security Doesn’t Include a SAST Report, March 16, 2026.\n[18] OpenAI, Introducing GPT-5.4 mini and nano, March 17, 2026.\n[19] OpenAI, Powering Product Discovery in ChatGPT, March 24, 2026.\n[20] Anthropic, Demystifying evals for AI agents, January 9, 2026.\n[21] Anthropic, Designing AI-resistant technical evaluations, January 21, 2026.\n[22] Anthropic, Introducing Claude Opus 4.6, February 5, 2026.\n[23] Anthropic, Building a C compiler with a team of parallel Claudes, February 5, 2026.\n[24] Anthropic, Introducing Claude Sonnet 4.6, February 17, 2026.\n[25] Anthropic, Measuring AI agent autonomy in practice, February 18, 2026.\n[26] Anthropic, The persona selection model, February 23, 2026.\n[27] Anthropic, Detecting and preventing distillation attacks, February 23, 2026.\n[28] Anthropic, Anthropic’s Responsible Scaling Policy: Version 3.0, February 24, 2026.\n[29] Anthropic, Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence, March 5, 2026.\n[30] Anthropic, Eval awareness in Claude Opus 4.6’s BrowseComp performance, March 6, 2026.\n[31] Anthropic, Partnering with Mozilla to improve Firefox’s security, March 6, 2026.\n[32] Anthropic, Introducing our Science blog, March 23, 2026.\n[33] Anthropic, Long-running Claude for scientific computing, March 23, 2026.\n[34] Anthropic, Vibe physics: The AI grad student, March 23, 2026.\n[35] Anthropic, Harness design for long-running application development, March 24, 2026.\n[36] Anthropic, Claude Code auto mode: a safer way to skip permissions, March 25, 2026.\n","permalink":"https://rslog.cc/posts/2026-03-28-openai-anthropic-march-2026-tech-roundup/","summary":"\u003ch3 id=\"overview\"\u003eOverview\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e这篇文章把时间范围从原来的 2026 年 3 月，扩展到 \u003cstrong\u003e2026-01-01 到 2026-03-28\u003c/strong\u003e。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e整理对象仍然限定为 OpenAI 与 Anthropic 官网公开发布里偏技术的内容，重点覆盖以下几类：\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e模型发布与 system card\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eagent / harness / coding / tool use / eval / safety 相关文章\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e科研与技术突破类发布\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e明显带技术内核的产品公告\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003cp\u003e这里继续坚持两个筛选原则。\u003c/p\u003e","title":"OpenAI \u0026 Anthropic Blogs (2026.01.01-2026.03.28)"},{"content":"Overview 这篇文章想系统回答一个问题：Codex 到底是怎么工作的。\n很多人第一次接触 Codex 时，都会有一种很强的”违和感”：\n它不只是聊天，而是真的会读代码、改文件、跑命令； 它不是每次都等命令跑完才说话，而是会一边看输出一边继续推进任务； 它看上去像一个模型，但很多关键行为其实并不发生在模型内部； 它既能在本地执行，也能在云端环境里跑，而且这两种模式的安全边界还不完全一样。 如果只把 Codex 看成”一个会写代码的 LLM”，很多现象会解释不清。更准确的理解方式是：\nCodex 是一个由模型负责决策、由 harness 负责编排、由 runtime 负责执行、并由 sandbox 与 approvals 负责边界控制的 agent system。\n这篇文章会把这个系统拆开来看。重点不是介绍某个 API 参数，而是建立一个稳定的心智模型：当用户发出一个请求后，究竟发生了什么，哪些职责属于模型，哪些职责属于 harness，哪些职责属于 runtime，沙盒和审批又分别控制什么。\n在进入细节之前，先给出一幅 Codex 的模块全景图，帮助你在阅读过程中始终有一个整体视角：\n1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 codex-rs/ # Codex 主仓库（Rust 实现） ├── core/ # 核心引擎 │ └── src/ │ ├── codex.rs # 主入口：Session, TurnContext, agent loop │ ├── agent/ # Agent 生命周期管理、角色、状态追踪 │ ├── tools/ # 工具系统 │ │ ├── registry.rs # 工具注册表（name → handler 映射） │ │ ├── router.rs # 工具路由（分发模型发出的 tool call） │ │ ├── orchestrator.rs # 工具编排器（审批 → 沙盒 → 执行 → 重试） │ │ └── handlers/ # 具体工具处理器 │ │ ShellHandler, ApplyPatchHandler, │ │ McpHandler, SpawnAgentHandler, ... │ ├── context_manager/ # 上下文管理（对话历史、token 追踪） │ ├── compact.rs # 自动上下文压缩 │ ├── sandboxing/ # 沙盒适配器类型 │ ├── exec.rs # 底层命令执行（进程 spawn、stdout 捕获） │ └── spawn.rs # 子进程启动（PTY 支持） ├── sandboxing/ # 沙盒平台实现（独立 crate） │ ├── seatbelt.rs # macOS Seatbelt (sandbox-exec) │ ├── landlock.rs # Linux Landlock LSM │ └── windows.rs # Windows sandbox ├── tui/ # 终端 UI（基于 ratatui） ├── app-server/ # IDE 集成服务（JSON-RPC 2.0） ├── execpolicy/ # 执行策略与审批逻辑 ├── hooks/ # 钩子系统（PreToolUse / PostToolUse / AfterAgent） ├── skills/ # Skills 系统（SKILL.md 驱动） └── protocol/ # 共享协议类型 下文会逐一展开这些模块之间的协作关系。\nWhy Codex Feels Different Codex 和普通对话模型最大的差别，不在于“更会写代码”，而在于它被放进了一个可执行的闭环里。\n普通聊天模型的典型行为是：\n读取上下文； 生成一段回复； 结束这一轮。 而 Codex 的典型行为更像：\n读取上下文和工具定义； 决定下一步动作； 调用工具； 观察工具结果； 根据新观察继续推理； 重复这个循环，直到任务结束。 因此，Codex 的关键特征不是“回答得更聪明”，而是它能把用户目标拆成一系列可执行动作，并在执行结果的反馈下持续调整后续行为。\n这也是为什么理解 Codex 时，只看模型往往不够。很多决定产品体验的关键能力，例如：\n能不能真正跑 shell 命令； 命令失败后能不能恢复； 写文件时有没有边界； 什么时候需要用户审批； 长命令的输出怎么流式展示； 多个 agent 怎样协同； 这些都不只属于模型，而属于模型外面的整套执行系统。\nMessage Roles and Instruction Hierarchy 先看最上层的上下文结构。\n过去很多人熟悉的 chat 格式里，角色通常只有：\nsystem user assistant 但在现在的 Codex / OpenAI agent 语境里，developer 同样是核心角色。它往往承载的是宿主程序写给模型的工作规则，而不是普通对话内容。\n可以粗略理解为：\nsystem：平台级规则； developer：应用级规则，也就是 Codex 这个产品要求 agent 如何工作； user：当前任务； assistant：模型之前已经给出的自然语言回复或工具调用结果。 在 Codex 里，developer 往往会规定这类事情：\n你是一个 coding agent； 先读代码再改代码； 优先使用哪些工具； 输出分成 commentary 和 final； 不要做哪些危险 git 操作； 什么时候要更新用户进度； 什么情况下必须遵守沙盒和审批策略。 所以在架构上，developer 更像一层应用运行规则，而不是普通聊天历史。Codex 之所以表现得像“有工作流程”的 agent，很大程度上就是因为它始终处在一套强约束的指令体系之下。\nTools: Spec vs Implementation 再往下看工具。\n模型并不会直接看到工具的源码实现。它首先看到的是一份 tool spec，也就是结构化接口描述。这个 spec 通常会告诉模型：\n工具名是什么； 这个工具做什么； 参数有哪些； 参数的类型和约束是什么； 结果大概会返回什么结构。 在 Codex 的实际源码中，模型面对的工具类型（ToolPayload 枚举）主要有以下几种：\n类型 用途 LocalShell 执行 shell 命令（如 npm test、git status） Function 标准函数调用（如 apply_patch 应用文件补丁） Mcp 调用 MCP server 提供的外部工具 ToolSearch 搜索当前可用的工具列表 Custom 客户端动态注册的自定义工具 以 LocalShell 为例，模型看到的 spec 大致包含：\nname = local_shell 描述：在 PTY 中执行一条 shell 命令 参数可能包括：要执行的命令文本、工作目录、超时设置等 以 Function 类型的 apply_patch 为例：\nname = apply_patch 描述：应用一个文件补丁（diff） 参数：补丁内容（标准 unified diff 格式） 模型真正会做的，是基于这些 spec 决定：\n现在需不需要调用工具； 如果需要，应该调用哪个工具； 参数该怎么填。 所以从抽象上说：\ntool spec 是暴露给模型看的接口定义； tool implementation 是宿主程序里真正干活的代码。 在 Codex 源码中，这个对应关系由 ToolRegistry 管理：它维护一张 name → ToolHandler 的映射表。模型发出 tool call 后，ToolRouter 根据 tool name 从 registry 中查到对应的 handler，再由 handler 实际执行。这和传统软件里的”API 文档”和”后端实现”关系非常像——模型看到的不是实现细节，而是能力边界。\n除了内建工具外，Codex 还支持通过 MCP（Model Context Protocol） 集成外部工具。McpHandler 和 McpResourceHandler 负责与外部 MCP server 通信，使 Codex 能够调用第三方提供的工具能力（例如数据库查询、API 调用等），从而扩展工具生态。\nHarness: The Control Plane 接下来进入最容易混淆、但也最重要的一层：harness。\n如果用一句话定义：\nHarness 是包在模型外面、把用户任务组织成持续 agent loop 的控制系统。\n它关注的不是”某条命令怎么 spawn”，而是更上层的问题：\n这一轮该不该调用工具； 工具调用前要不要审批； 失败后要不要重试； 当前任务是否已经完成； 输出该展示给用户什么； 多 agent 之间如何分工； 哪些规则需要始终保留在上下文里。 因此，harness 更像 control plane。它在意的是任务过程的组织、约束与调度。\n在 Codex 语境里，harness 一般会包含这些职责：\nAgent loop orchestration 把”读上下文 -\u0026gt; 选动作 -\u0026gt; 调工具 -\u0026gt; 看结果 -\u0026gt; 再决策”组织成一个可持续运行的闭环。源码中这体现在 codex.rs 的主循环：Session 持有全局状态，每次用户输入触发一个新的 TurnContext，turn 内部不断循环直到任务完成或用户中断。\nInstruction layering 把 system、developer、user 等不同来源的指令组织成上下文，并维护优先级。ContextManager 负责管理对话历史（Vec\u0026lt;ResponseItem\u0026gt;），在发送给模型前做标准化处理（剥离无效项、过滤模态）。\nTool routing 接住模型发出的 tool call，通过 ToolRouter 把它路由给 ToolRegistry 中对应的 ToolHandler。路由过程不仅匹配工具名，还要区分内建工具、MCP 工具和动态注册工具。\nTool orchestration (审批 → 沙盒 → 执行 → 重试) ToolOrchestrator 是工具执行的核心管线。每个 tool call 都要经过：\n检查 ExecApprovalRequirement（是否需要审批 / 是否禁止） 选择沙盒策略（首次尝试用哪个沙盒） 在沙盒中执行 如果沙盒拒绝，决定是否升级沙盒（如降级到 SandboxType::None）并重试 State and session management 维护会话状态、长进程 session、子 agent 状态、工具调用历史等。Session 是最顶层的生命周期容器，持有 ContextManager、配置、事件通道、MCP 连接、钩子运行时等。\nUser interaction 决定什么时候发中间进度、什么时候等待审批、什么时候给最终结果。\nHook dispatch 通过 HookRuntime 分发 PreToolUse、PostToolUse、AfterAgent 等钩子事件，允许用户自定义脚本在工具执行前后介入。\n因此，harness 的关键词不是”执行”，而是编排。它是一个围绕模型的调度壳，确保模型的行为始终在可控、可观测、可恢复的框架内运行。\nRuntime: The Execution Plane 与 harness 相对，runtime 更像 execution plane。\n如果 harness 负责回答”该不该做、怎样组织做”，那么 runtime 负责回答：\n既然决定要做了，那这件事怎样在真实环境里安全地执行起来？\nruntime 更靠近操作系统，典型职责包括：\n把工具请求转成真实的进程执行； 设置工作目录、环境变量、stdio 策略； 应用沙盒策略； 应用网络限制； 处理超时、取消、输出截断、流式输出； 收集 stdout / stderr 并回传给 harness。 所以更准确的关系不是”harness 和 runtime 并列夹在模型与 OS 中间”，而是：\nharness 是更外层的控制系统； runtime 往往是 harness 里的执行子系统。 在 Codex 的开源实现里，这个边界是能看到的：\nexecpolicy/ 负责策略定义与审批逻辑，偏向 harness 层的决策； core/src/tools/orchestrator.rs 是 ToolOrchestrator，编排”审批 → 选沙盒 → 执行 → 重试”的完整管线，是 harness 与 runtime 的交界； core/src/exec.rs 把工具执行请求构造成真正的操作系统进程； core/src/spawn.rs 负责最终的子进程启动（支持 PTY）； sandboxing/ 目录（独立 crate）包含各平台的具体沙盒后端实现：seatbelt.rs（macOS）、landlock.rs（Linux）、windows.rs（Windows）； core/src/sandboxing/ 包含沙盒适配器类型，定义了上层与各平台实现之间的接口。 从源码中可以清晰地看到，每个具体工具（如 ShellHandler、ApplyPatchHandler）都实现了 ToolRuntime trait，这个 trait 定义了工具与编排器之间的契约：\n1 2 3 4 5 6 7 8 pub trait ToolRuntime\u0026lt;Rq, Out\u0026gt; { fn exec_approval_requirement(\u0026amp;self, req: \u0026amp;Rq) -\u0026gt; Option\u0026lt;ExecApprovalRequirement\u0026gt;; fn sandbox_mode_for_first_attempt(\u0026amp;self, req: \u0026amp;Rq) -\u0026gt; SandboxOverride; fn sandbox_preference(\u0026amp;self) -\u0026gt; SandboxablePreference; fn escalate_on_failure(\u0026amp;self) -\u0026gt; bool; async fn run(\u0026amp;self, req: \u0026amp;Rq, attempt: \u0026amp;SandboxAttempt, ctx: \u0026amp;ToolCtx) -\u0026gt; Result\u0026lt;Out, ToolError\u0026gt;; async fn start_approval_async(\u0026amp;self, req: \u0026amp;Rq, ctx: ApprovalCtx) -\u0026gt; ReviewDecision; } 这意味着 runtime 不是一块模糊的”执行层”，而是每个工具都明确声明自己的审批需求、沙盒偏好和失败升级策略。\n因此，一个更贴切的说法是：\nHarness 是管”过程”的，runtime 是管”落地执行”的。而两者之间的契约由 ToolRuntime trait 和 ToolOrchestrator 共同定义。\nSandboxing, Approvals, and Trust Boundaries 理解 Codex 时，最容易混淆的另一个点，是把 sandbox 和 approval 当成一回事。实际上它们是两层不同的控制。\n可以这样记：\nsandbox：技术边界，决定“做不做得到” approval policy：交互边界，决定“越界前要不要先问人” 这两层结合起来，才构成 Codex 的真实信任边界。\nSandbox 沙盒的作用是限制 agent 能碰到什么。\n本地 CLI / IDE 场景下，OpenAI 官方文档明确说明 Codex 使用的是 OS-level sandboxing：\nmacOS：Seatbelt，底层通过 sandbox-exec 系统调用实现文件系统和网络限制； Linux：Landlock（Linux Landlock LSM），通过 Linux 内核的 Landlock 模块实现细粒度的文件系统访问控制； Windows：独立实现，通过受限 token 和权限控制实现沙盒。 在默认模式下，Codex 一般具有这样的边界：\n只能在当前 workspace 内读写； .git、.codex、.agents 这类路径可以被进一步保护； 网络默认关闭； 通过工具启动的命令同样继承沙盒，而不是只有“内建文件编辑”才受限制。 官方文档里常见的几种模式是：\nread-only workspace-write danger-full-access 这些模式回答的都是同一个问题：agent 技术上能碰到哪些文件和哪些系统能力。\nApproval Policy 审批层关心的不是”能不能做到”，而是”遇到越界或高风险动作时，要不要停下来问用户”。\n例如：\n访问网络； 写工作区之外的目录； 执行不在允许规则内的命令； 执行明显具有破坏性的操作。 源码中的审批机制通过 ExecApprovalRequirement 枚举来表达，主要有三种状态：\nSkip：不需要审批，直接执行； Forbidden：禁止执行； NeedsApproval：需要审批后才能执行。 面向用户的可配置策略模式通常包括：\nuntrusted：所有操作都需要审批； on-request：仅在越界时请求审批； on-failure：失败时再请求升级； never：不请求审批（全部自动执行）。 此外，Codex 还支持 Guardian System（自动审批审查器）。Guardian 可以在没有用户介入的情况下，根据规则自动决定是否允许某个工具调用。这对于无人值守的长时间任务（如 CI/CD 集成、云端 agent）至关重要。Guardian 相当于一个自动化的”安全审查员”，在 harness 和用户之间增加了一层缓冲。\n所以，一个动作可能在技术上可执行，但策略上仍要求先审批；反过来，一个动作即使用户愿意批准，如果底层沙盒根本不允许，也不能直接执行。Guardian 则在这两者之间提供了一个中间地带：不需要等用户在线，但仍然有规则约束。\nLocal vs Cloud 这里顺便补上本地与云端的区别，因为这和 sandbox 的实现方式直接相关。\n在本地模式下：\n模型推理仍在云上； 但命令执行和文件修改发生在你的机器上； 沙盒依赖你的操作系统机制来约束本地进程。 在云端模式下：\nagent 跑在 OpenAI 管理的隔离容器里； 官方文档采用两阶段模型：setup 阶段可装依赖，agent 阶段默认离线； secrets 只在 setup 阶段可用，进入 agent 阶段前会被移除。 这说明“本地 / 云端”的差异，不只是文件放在哪，而是整个执行边界和安全模型都不同。\nEnd-to-End Lifecycle: From Query to Response 把前面的概念串起来，Codex 的一次完整生命周期可以画成这样：\n1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 User Input (CLI / IDE / API) | v +------------------------------------------------------+ | 0. Turn Initialization | | - Session receives turn/start event | | - Creates TurnContext (sandbox policy, approval | | policy, CWD, config snapshot, model info) | | - Opens event channels (stdout, stderr, item stream)| +------------------------------------------------------+ | v +------------------------------------------------------+ | 1. Context Assembly (ContextManager::for_prompt) | | - Retrieve conversation history (Vec\u0026lt;ResponseItem\u0026gt;) | | - Apply normalization (strip ghosts, modality filter)| | - Token budgeting \u0026amp; truncation if near limit | | - Check if compaction needed → trigger summarization| | - Inject system / developer / user instructions | +------------------------------------------------------+ | v +------------------------------------------------------+ | 2. Model Inference (OpenAI Responses API) | | - Stream SSE events to harness | | - Model reads context + tool specs | | - Model emits: natural language OR tool call(s) | | - Streaming events propagate to UI in real time | +------------------------------------------------------+ | +---\u0026gt; If plain text response + task done → final answer | v +------------------------------------------------------+ | 3. Response Parsing (Streaming) | | - As SSE events arrive, parse output type: | | - text output → stream to UI | | - function_call → queue tool call | | - local_shell → queue shell execution | | - mcp_tool_call → queue MCP call | | - tool_result → (model output, not runtime) | | - May accumulate multiple tool calls in one turn | +------------------------------------------------------+ | v +------------------------------------------------------+ | 4. Tool Call Routing (ToolRouter + ToolRegistry) | | - For each tool call: | | - Extract tool name and namespace | | - Look up ToolHandler from registry | | - Dispatch to handler | +------------------------------------------------------+ | v +------------------------------------------------------+ | 5. ToolOrchestrator Pipeline | | ┌────────────────────────────────────────────────┐ | | │ 5a. Approval Gate │ | | │ - Check ExecApprovalRequirement │ | | │ Skip / Forbidden / NeedsApproval │ | | │ - If NeedsApproval: │ | | │ → Guardian (auto-approve/deny) OR │ | | │ → Ask user (pause turn, wait response) │ | | │ - Hook: PreToolUse fires here │ | | └────────────────────────────────────────────────┘ | | | (approved) | | v | | ┌────────────────────────────────────────────────┐ | | │ 5b. Sandbox Selection │ | | │ - ToolRuntime declares sandbox preference │ | | │ - SandboxManager.select_initial() picks │ | | │ platform-specific sandbox (Seatbelt / │ | | │ Landlock / Windows) │ | | │ - Transform command to fit sandbox policy │ | | └────────────────────────────────────────────────┘ | | | (execute) | | v | | ┌────────────────────────────────────────────────┐ | | │ 5c. Execution (ToolRuntime::run) │ | | │ - exec.rs: spawn child process │ | | │ - spawn.rs: PTY setup, cwd/env config │ | | │ - Streaming: collect stdout/stderr chunks │ | | │ - Long-running: yield_time_ms → return early │ | | │ - Collect exit code, errors │ | | └────────────────────────────────────────────────┘ | | | (sandbox denies or tool fails) | | +---\u0026gt; Escalation: retry with SandboxType::None | | +---\u0026gt; Hook: PostToolUse fires here | +------------------------------------------------------+ | v +------------------------------------------------------+ | 6. Result Formatting | | - ToolOutput → ResponseInputItem (for model context) | | - Streaming stdout/stderr → UI update | | - Format: tool name, call_id, success/error, output | +------------------------------------------------------+ | v +------------------------------------------------------+ | 7. Loop Back to Model | | - Append ResponseInputItem to ContextManager | | - Check if tool called \u0026#34;done\u0026#34; / \u0026#34;task complete\u0026#34; | | - YES → end turn, stream final response | | - NO → Go to Step 2 (next model inference) | +------------------------------------------------------+ | v +------------------------------------------------------+ | 8. Turn Completion | | - ContextManager records final ResponseItem | | - Hook: AfterAgent fires | | - Event: turn/complete notification | | - Session returns to idle, ready for next turn | +------------------------------------------------------+ 这张图里有几个关键点值得再强调。\n第一，模型并不直接操作操作系统。模型只能生成”下一步动作意图”（tool call），真正把它落成系统调用的是 harness 中的 ToolOrchestrator 和 runtime 中的 ToolRuntime::run()。\n第二，工具调用不是一次性的插曲，而是 agent loop 的一部分。工具结果会作为 ResponseInputItem 重新进入 ContextManager，继续驱动模型的下一轮决策。\n第三，每一步都有明确的边界控制。ToolOrchestrator 的管线设计确保了审批、沙盒、钩子这三个安全层在每次工具执行时都被正确穿过。\n第四，上下文管理贯穿始终。从 for_prompt() 的标准化，到 compaction 的自动触发，再到 token 使用量的持续追踪，ContextManager 保证了模型始终能看到正确的、不超过窗口大小的上下文。\n因此，Codex 不是”模型 + 插件”的松耦合结构，而是一个把观察、动作、验证、压缩和回复连接起来的闭环系统。\nLong-running Commands and Streaming Codex 的长命令体验之所以看起来“像有人在后台盯着终端看”，就是因为这里存在两条并行通道。\n第一条通道是 原始进程输出流。\n命令启动后，runtime 会持续读取 stdout / stderr，并把新增内容流式推给前端或宿主程序。这部分并不一定要求模型重新推理，所以你看到的很多实时日志，其实只是进程本身在打印。\n第二条通道是 工具结果驱动的新推理。\n典型流程通常像这样：\n启动命令； 等一个 yield_time_ms； 收集当前输出； 把这部分输出作为 tool result 返回； 如果进程还在运行，则保留 session_id； 后续再用 write_stdin(session_id, chars=\u0026quot;\u0026quot;) 轮询新输出。 因此更准确的理解方式是：\n1 2 3 4 5 6 启动进程 -\u0026gt; 收到一部分输出 -\u0026gt; 模型读到当前输出并解释进度 -\u0026gt; 再轮询进程 -\u0026gt; 收到更多输出 -\u0026gt; 模型继续解释或决定下一步 所以看起来像”边跑边汇报”，本质上是三件事叠加：\nruntime 负责维持进程和流式输出； tool result 负责把阶段性观察送回模型； 模型负责把这些观察翻译成更易读的自然语言或下一步行动。 Context Management and Auto-Compaction 前面的章节讲了工具执行和沙盒，但还有一个很容易被忽略、却直接影响 agent 能不能”长跑”的问题：上下文管理。\n在 Codex 源码中，ContextManager（位于 core/src/context_manager/）是上下文管理的核心。它维护的是一个有序的对话历史列表（Vec\u0026lt;ResponseItem\u0026gt;），从最早到最新排列，并在每次调用模型前做标准化处理。\n但问题是：对话历史会不断增长。每轮工具调用都会产生新的消息项（工具调用本身、工具结果、模型的中间推理），长任务下来，历史很容易超出模型的上下文窗口。\nCodex 的解决方案是 自动上下文压缩（Auto-Compaction），实现在 core/src/compact.rs 中。当 ContextManager 检测到 token 使用量接近上限时（通过 TokenUsageInfo 追踪），会触发以下流程：\n暂停当前的 agent loop； 启动一次专门的 summarization 任务，让模型把旧的对话历史压缩成一段摘要； 用摘要替换掉被压缩的历史； 重新注入初始上下文（system / developer 指令）； 继续后续的 agent loop。 这保证了 Codex 可以在理论上无限执行下去，而不会因为上下文溢出而崩溃。代价是旧细节会丢失，但关键指令和最新状态会被保留。\nContextManager 的几个关键方法：\nrecord_items() — 向历史中追加新的消息项； for_prompt() — 准备发送给模型的历史（标准化 + 模态过滤）； set_token_usage_full() — 标记上下文已满，触发 compaction。 这个机制的存在说明，agent 系统的可持续性不是免费的。它需要 harness 层主动管理上下文生命周期，而模型本身并不知道自己正在被”压缩”。\nHooks: Extending the Agent Loop Codex 的 harness 不仅是一个封闭的调度系统，它还提供了钩子（Hooks）机制，允许用户在 agent loop 的关键节点插入自定义逻辑。\n钩子系统位于 codex-rs/hooks/ 中，支持三种类型的钩子：\n钩子 触发时机 用途 PreToolUse 工具执行之前 可以阻止命令执行、修改参数、记录审计日志 PostToolUse 工具执行之后 可以修改返回结果、触发后续动作、记录结果 AfterAgent 一个 agent turn 完成后 可以执行收尾操作、触发通知、更新外部状态 钩子的配置写在 config.toml 中，通过 HookRuntime 分发。一个典型的用例是：\n在 PreToolUse 中检查 shell 命令是否包含危险操作（如 rm -rf /），并自动阻止； 在 PostToolUse 中把每次文件修改同步到备份系统； 在 AfterAgent 中发送任务完成通知。 钩子系统使得 Codex 的行为可以被用户定制，而不需要修改 Codex 本身的源码。这是 harness 作为”编排层”的另一个体现：它不仅编排内部组件，还允许外部逻辑介入编排过程。\nMulti-agent as a Tree of Threads 再往上看 multi-agent。\nCodex 的 multi-agent 更像一棵线程树，而不是多个 agent 共用一份上下文的共享池。\n通常会有：\n一个 root agent； 若干 child agent； 每个 child agent 都有自己的消息历史、任务输入、工具状态和执行循环。 因此默认情况下，子 agent 并不会天然共享父 agent 的完整上下文。常见的信息传递方式有三种：\nspawn_agent(..., fork_context = true) 显式复制父线程的对话上下文给子 agent；\nsend_input 给目标 agent 发送结构化输入（用户指令或任务描述）；\nwait_agent / list_agents 查看子 agent 的执行状态，等待其完成后汇总结果。\n从架构上说，multi-agent 并没有改变 harness / runtime 的基本关系。它只是把“单个 agent loop”扩展成了“多个相互隔离、但可由上层协调的 agent loop”。\n这意味着 multi-agent 的核心不是“共享脑子”，而是：\n上下文默认隔离； 需要时再显式复制或显式传递； 上层 harness 负责协调并汇总结果。 The Architecture in One Picture 如果把 Codex 的主要模块放到一张图里，可以得到这样一个更稳定的架构视图：\n1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 +------------------------------------------------------------------+ | User / IDE / CLI / App | | - submit task | | - review output | | - approve or deny sensitive actions | +------------------------------------------------------------------+ | v +------------------------------------------------------------------+ | Harness (control plane) | | ┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐ | | │ Session | | | │ ┌──────────────┐ ┌───────────────────┐ ┌──────────────────┐ | | | │ │ContextManager│ │ Agent Loop │ │ ToolOrchestrator │ | | | │ │ - history │ │ - turn cycle │ │ - approval gate │ | | | │ │ - compaction │ │ - streaming │ │ - sandbox select │ | | | │ │ - token mgmt │ │ - event dispatch │ │ - retry/escalate │ | | | │ └──────────────┘ └───────────────────┘ └──────────────────┘ | | | │ | | | │ ┌──────────────┐ ┌───────────────────┐ ┌──────────────────┐ | | | │ │ ToolRouter │ │ HookRuntime │ │ Guardian │ | | | │ │ - registry │ │ - PreToolUse │ │ - auto-approval │ | | | │ │ - dispatch │ │ - PostToolUse │ │ - policy check │ | | | │ │ - MCP bridge │ │ - AfterAgent │ │ │ | | | │ └──────────────┘ └───────────────────┘ └──────────────────┘ | | | └──────────────────────────────────────────────────────────────┘ | | - assemble system/developer/user context | | - expose tool specs to model | | - route tool calls to handlers | | - enforce policy / approvals / rules | | - manage sub-agents, retries, compaction, progress updates | +------------------------------------------------------------------+ | v +------------------------------------------------------------------+ | Model | | - interpret request and tool results | | - reason over context, select next action | | - emit natural language or structured tool calls | +------------------------------------------------------------------+ | v +------------------------------------------------------------------+ | Runtime (execution plane) | | ┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐ | | │ ToolRuntime implementations | | | │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌───────────────────────┐ | | | │ │ ShellHandler │ │ApplyPatch │ │ McpHandler │ | | | │ │ - PTY spawn │ │Handler │ │ - MCP tool calls │ | | | │ │ - streaming │ │ - diff apply │ │ - resource reads │ | | | │ └──────────────┘ └──────────────┘ └───────────────────────┘ | | | │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌───────────────────────┐ | | | │ │SpawnAgent │ │ViewImage │ │ Other handlers... │ | | | │ │Handler │ │Handler │ │ (ListDir, JsRepl, │ | | | │ │ - sub-agent │ │ - image read │ │ Plan, ToolSearch...) │ | | | │ └──────────────┘ └──────────────┘ └───────────────────────┘ | | | └──────────────────────────────────────────────────────────────┘ | | - turn tool calls into executable requests | | - set cwd / env / stdio / timeout | | - stream stdout / stderr | | - manage long-running sessions | | - collect outputs and return structured results | +------------------------------------------------------------------+ | v +------------------------------------------------------------------+ | Sandbox / Approval Boundary | | ┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐ | | │ Platform Sandboxes (codex-rs/sandboxing/) | | | │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌───────────────────────┐ | | | │ │ macOS │ │ Linux │ │ Windows │ | | | │ │ Seatbelt │ │ Landlock │ │ Restricted Token │ | | | │ │ (sandbox-exec│ │ (LSM) │ │ Sandbox │ | | | │ └──────────────┘ └──────────────┘ └───────────────────────┘ | | | └──────────────────────────────────────────────────────────────┘ | | - filesystem restrictions (read-only / workspace-write / full) | | - network restrictions | | - approval gates for sensitive actions | | - platform-specific enforcement | +------------------------------------------------------------------+ | v +------------------------------------------------------------------+ | OS / Container / Cloud Environment | | - real process spawn | | - actual file edits | | - actual network requests | | - actual command execution | +------------------------------------------------------------------+ 这张图里有几个关键判断：\nModel 模型负责推理，但不直接触碰操作系统。它的输出是”意图”（自然语言或 tool call），不是最终系统调用。\nHarness harness 是总调度台。它包含 Session（全局状态）、ContextManager（上下文与压缩）、Agent Loop（循环驱动）、ToolOrchestrator（审批与沙盒编排）、ToolRouter（工具路由）、HookRuntime（钩子分发）和 Guardian（自动审批）。它关心上下文怎么组织、工具怎么暴露、审批怎么插入、上下文何时压缩、任务何时结束。\nRuntime runtime 是执行引擎。每个 ToolRuntime 实现了与编排器之间的契约——声明自己的审批需求、沙盒偏好和失败升级策略，然后通过 exec.rs → spawn.rs → OS 的路径真正执行。它关心工具请求怎样变成真实命令、如何拿到输出、如何处理长进程和超时。\nSandbox sandbox 是技术边界。它不是”建议模型克制一点”，而是底层真正限制命令能做什么。三个平台各有独立实现（Seatbelt / Landlock / Windows Sandbox），由 SandboxManager 统一调度。\nApproval approval 是人机协作边界。它决定哪些事情必须停下来问用户，而不是自动继续。Guardian 在此提供了自动审批能力，使得在无人值守场景下仍然有安全规则约束。\nOS / Container OS 或云容器才是真正执行系统调用的地方。文件到底被谁改了、进程到底在哪里被 spawn，发生在这一层。\n因此，把这些模块串起来后，一个常见误解就可以被纠正：\nCodex 不是模型直接“会用电脑”，而是模型在 harness 的调度下，通过 runtime 和 sandbox 受限地使用执行环境。\nA Practical Mental Model 如果要把整篇文章压缩成一个简化心智模型，我觉得最有用的是下面这组对应关系：\n模型：负责想下一步做什么（基于上下文推理，输出自然语言或 tool call）； tool spec：告诉模型有哪些动作可以选（能力边界，不是实现细节）； ToolRouter + ToolRegistry：根据模型发出的 tool call，找到对应的处理器； ToolOrchestrator：负责\u0026quot;审批 → 选沙盒 → 执行 → 重试\u0026quot;的编排管线，是 harness 和 runtime 的交界； ToolRuntime（每个工具各自实现）：声明自己的审批需求和沙盒偏好，然后真正执行； ContextManager：管理对话历史，在 token 接近上限时触发压缩； HookRuntime：允许用户自定义脚本在 PreToolUse / PostToolUse / AfterAgent 三个节点介入； Guardian：在无人值守场景下自动决定是否批准某个工具调用； sandbox：负责限制它能碰什么（技术边界，平台级强制执行）； approval：负责决定何时必须先问用户（交互边界）； OS / cloud env：负责真正执行命令和文件操作。 换成一句更口语的话：\nLLM 负责下工单，ToolRouter 负责找对人，ToolOrchestrator 负责把关放行，ToolRuntime 负责施工，ContextManager 负责整理记忆，HookRuntime 负责外挂钩子，Guardian 负责替用户守夜，sandbox 和 approvals 负责围栏，OS 或容器才是真正动手干活的地方。\n其中最值得记住的一句话是：Codex 的能力来自整个系统，而不只是模型。 很多表面上看像\u0026quot;模型能力\u0026quot;的东西，其实属于模型外部的系统组件。\nFinal Notes 理解 Codex 的关键，不是记住几个术语，而是分清不同层的职责边界。\n很多表面上看像”模型能力”的东西，其实属于模型外部系统：\n可不可以本地改文件 — 由 sandbox 策略决定，不是模型决定； 长命令为什么能流式展示 — 由 runtime 的流式输出机制 + tool result 回传机制共同实现； 为什么有时候会被要求审批 — 由 ToolOrchestrator 根据 ExecApprovalRequirement 决定； 长任务为什么不会因为上下文溢出而崩掉 — 由 ContextManager 的 auto-compaction 保证； 为什么子 agent 不自动共享全部上下文 — multi-agent 默认隔离，需要显式 fork_context； 为什么本地和云端的安全模型不同 — 本地依赖 OS-level sandbox，云端依赖容器隔离 + 两阶段模型； 外部工具怎么接入 — 通过 MCP（Model Context Protocol）集成，由 McpHandler 桥接； 用户怎么能不写源码就定制行为 — 通过 hooks 系统在关键节点注入自定义脚本。 把这些边界理清之后，Codex 就不会再像一个神秘的”会写代码的黑盒”。它更像一套分层明确的 agent architecture：\n上层是指令和目标（system / developer / user）； 中层是 harness 编排（Session, Agent Loop, ToolOrchestrator, ContextManager, Hooks）和模型决策； 下层是 runtime 执行（各 ToolRuntime 实现, exec.rs, spawn.rs）与沙盒限制； 最底层才是真实的操作系统或云容器环境。 也正因为如此，Codex 的很多产品体验，其实不只是模型问题，而是 harness engineering 问题。模型决定上限，harness 和 runtime 决定它能不能稳定、可控、可恢复地把事情做完。\nReferences [1] OpenAI Developers, Sandboxing, accessed March 28, 2026.\n[2] OpenAI Developers, Agent approvals \u0026amp; security, accessed March 28, 2026.\n[3] OpenAI Developers, Agent internet access, accessed March 28, 2026.\n[4] OpenAI, Introducing the Codex app, accessed March 28, 2026.\n[5] OpenAI Cookbook, GPT-5-Codex Prompting Guide, accessed March 28, 2026.\n[6] OpenAI Codex GitHub repository, openai/codex, accessed March 28, 2026.\n[7] OpenAI Codex source, codex-rs/core/src/exec.rs, accessed March 28, 2026.\n[8] OpenAI Codex source, codex-rs/sandboxing/ (Seatbelt, Landlock, Windows sandbox implementations), accessed March 28, 2026.\n[9] OpenAI Codex source, codex-rs/core/src/spawn.rs, accessed March 28, 2026.\n[10] OpenAI Codex source, codex-rs/core/src/compact.rs (auto-compaction), accessed March 28, 2026.\n[11] OpenAI Codex source, codex-rs/hooks/ (hooks system), accessed March 28, 2026.\n[12] OpenAI Codex source, codex-rs/execpolicy, accessed March 28, 2026.\n[13] OpenAI Codex source, codex-rs/core/src/tools/orchestrator.rs (ToolOrchestrator), accessed March 28, 2026.\n[14] OpenAI Codex source, codex-rs/app-server/ (JSON-RPC app-server for IDE integrations), accessed March 28, 2026.\n","permalink":"https://rslog.cc/posts/2026-03-28-understanding-codex-context-and-tools/","summary":"\u003ch3 id=\"overview\"\u003eOverview\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e这篇文章想系统回答一个问题：\u003cstrong\u003eCodex 到底是怎么工作的\u003c/strong\u003e。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e很多人第一次接触 Codex 时，都会有一种很强的”违和感”：\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e它不只是聊天，而是真的会读代码、改文件、跑命令；\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e它不是每次都等命令跑完才说话，而是会一边看输出一边继续推进任务；\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e它看上去像一个模型，但很多关键行为其实并不发生在模型内部；\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e它既能在本地执行，也能在云端环境里跑，而且这两种模式的安全边界还不完全一样。\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003cp\u003e如果只把 Codex 看成”一个会写代码的 LLM”，很多现象会解释不清。更准确的理解方式是：\u003c/p\u003e","title":"Understanding Codex: From Context and Tools to Harness and Runtime"},{"content":"Overview MiniMax M2.7: Early Echoes of Self-Evolution 这篇发布文同时讲了两件事。第一，M2.7 是相对 M2.5 更晚发布的新模型版本，本身代表一轮新的模型迭代。第二，MiniMax 让 M2.7 参与改进开发和研究中使用的 agent system，并把这条闭环命名为 self-evolution。\n发布文里展示得最具体的递归对象，是围绕模型运行的一整套外层系统：harness、memory、skills / MCP implementation、workflow guidelines、scaffold loop、evaluation workflow、内部 eval set，以及部分推理时采样参数。模型先在这些系统里执行任务，收集失败轨迹和反馈，再修改局部结构，重新评测，并根据结果决定保留还是回滚。\n这条闭环直接作用在 agent system 上，也参与下一代模型的迭代流程。官方文字说明了 research harness 会驱动 “the iteration cycle that produces the next generation of models”，也说明了 M2.7 “deeply participating in its own evolution”。官方没有公开拆解外层系统改进如何映射到最终发布版权重，也没有给出贡献比例。公开信息已经足够支持两个判断：M2.7 作为 API 模型是新的权重版本；发布文中的 self-evolution 主要展示的是 evaluation-driven agent-system recursion，重点落在外层执行系统的持续优化。\nMotivation 如果 agent 只是一次性调用工具，那么模型能力的上限主要由当前 prompt 和当前工具集合决定。MiniMax 要解决的问题更接近真实研究与工程环境：任务持续时间长、上下文异构、跨团队协作频繁，而且很多瓶颈不在单次推理本身，而在外层执行系统。\n发布页对这个问题的描述很直接。MiniMax 内部的 research agent harness 需要同时面对数据流水线、训练环境、基础设施、跨团队协作和持久记忆等对象。在这种环境里，固定 scaffold 很容易很快失配。真正限制 agent 上限的，往往是系统能否基于当前失败继续积累经验，并在下一轮任务里持续变好。\n因此，self-evolution 的动机是把模型放进修改自身工作介质的闭环。memory、skills、loop、evaluation set 和 workflow guideline 一起进入优化过程之后，agent 才能在长周期任务里积累局部结构，并持续抬高下一轮任务的起点。\nMethodology MiniMax 在发布页中实际展示了两层闭环。\nLayer 1: The Research Workflow Loop 第一层闭环发生在内部 RL 团队的日常研究流程里。研究者先提出实验想法，agent 负责文献检索、跟踪实验规格、组织数据与其他产物、启动实验；实验运行后，agent 再继续做日志读取、调试、指标分析、代码修复、merge request 和 smoke test。\n这条链路可以写成：\nresearch idea -\u0026gt; spec tracking -\u0026gt; data / artifact pipeline -\u0026gt; experiment launch -\u0026gt; monitoring -\u0026gt; log analysis / debugging / code fix -\u0026gt; evaluation -\u0026gt; next change\n这里的关键在于 实验结果会回流到 agent 的后续决策中。发布页明确写到，M2.7 在开发自身时被允许更新自己的 memory，并为 RL 实验构建数十个复杂 skills；随后再根据实验结果继续改进自己的学习过程和 harness。这说明被优化的对象至少包括：\ntask memory； skills / MCP implementation； harness architecture； workflow guideline； internal evaluation set。 这已经进入“模型在任务执行中持续改写框架本身”的阶段。\nLayer 2: Recursive Harness Optimization 发布页给出的第二层闭环更接近狭义的 self-evolution。MiniMax 写得很明确：内部 harness 会自动收集反馈、构建内部任务的 evaluation set，并基于这些反馈持续迭代自己的 architecture、skills/MCP implementation 和 memory mechanisms。\n这条递归链路可以压缩成：\nrun tasks -\u0026gt; collect feedback -\u0026gt; build / refresh eval sets -\u0026gt; identify failure trajectories -\u0026gt; change harness components -\u0026gt; re-evaluate -\u0026gt; keep or revert\n这里有三个特征。\n第一，反馈不只来自最终成败，也来自中间失败轨迹。发布页举的内部 scaffold 例子里，M2.7 连续执行了超过 100 轮的循环：analyze failure trajectories -\u0026gt; plan changes -\u0026gt; modify scaffold code -\u0026gt; run evaluations -\u0026gt; compare results -\u0026gt; decide to keep or revert changes。这说明优化信号来自执行过程本身，而不只是最后一个分数。\n第二，修改对象既包括模型使用策略，也包括外层系统结构。MiniMax 提到的有效优化包含三类：\n采样参数搜索，如 temperature、frequency penalty、presence penalty； 更具体的 workflow guideline，例如修完一个 bug 后自动搜索其他文件中的同类模式； scaffold agent loop 的结构优化，例如增加 loop detection。 第一类仍然属于传统 inference-time tuning，第二类已经进入策略规约层，第三类则直接进入 harness 结构层。三者共同构成一个从“怎么采样”到“怎么组织执行闭环”的多层优化。\n第三，保留与回滚机制被显式纳入循环。发布页使用的是 compare results -\u0026gt; decide to keep or revert changes。这意味着闭环里已经出现了最基本的搜索结构：提出候选改动，运行评测，比对结果，只保留正收益修改。这一点让它呈现出明显的外层工程搜索特征。\nA Simpler Low-Resource Self-Evolution Variant 为了说明这种闭环不依赖重型训练基础设施，MiniMax 还给了一个低资源测试：让 M2.7 在 OpenAI 开源的 MLE-bench 的 Lite 级别 22 个机器学习竞赛任务上做自主优化。\n这个版本的 harness 被压缩成三个模块：\nshort-term memory； self-feedback； self-optimization。 每一轮结束后，agent 会生成一个短期记忆 markdown 文件，同时对当前结果做 self-criticism，得到下一轮可能的优化方向。下一轮则基于此前所有轮次积累下来的 memory 与 self-feedback chain 继续做自优化。\n这条链路比前面的 research harness 更简单，但结构已经完整：\nexecute -\u0026gt; summarize state -\u0026gt; criticize current result -\u0026gt; propose next change -\u0026gt; re-run -\u0026gt; accumulate memory\n如果把 MiniMax 整篇发布文中对 self-evolution 的描述统一起来，核心思路可以收敛成一句话：\n让模型不仅产出任务答案，还产出下一轮更优执行系统所需要的局部结构。\n这些局部结构可以是经验、规则、技能、评测样本、回滚决策，也可以是 scaffold 本身的代码修改。\nHow This Differs from Standard RL 发布页中出现了 RL 团队和实验优化，但这里的 self-evolution 不能直接等同于“模型自己做强化学习”。\n普通 post-training RL 的基本对象是 policy update：给定环境、奖励和训练算法，优化模型参数。MiniMax 这里额外优化的是外层执行系统。也就是说，参数学习可能仍然存在，但发布页重点展示的是另一层更外部的优化：\n模型是任务执行者； 模型也是失败分析器； 模型还是 scaffold / harness 的局部设计者； 评测结果同时驱动任务选择和系统改写。 从这个角度看，MiniMax 的 self-evolution 可以概括为 policy 与 scaffold 的联合迭代。其中 scaffold 是可被 agent 修改、比较和保留的优化变量。\nThis Is Not Fully Autonomous Self-Training 发布页也给出了边界。研究者仍然负责 critical decisions and discussions，research harness 是在 researcher guidance 下驱动下一代模型的迭代。文中没有描述一个完全脱离人工监督、能够端到端自主完成数据构造、训练、上线和长期治理的系统。\n因此，这里的 self-evolution 更适合被理解为 human-guided recursive agent improvement。模型已经深度参与自己的演化，但闭环的目标设定、关键判断和更高层治理仍然保留在人类手里。\nExperiments 发布页给出的证据主要有两组。\n第一组证据来自内部 scaffold 优化实验。M2.7 在一个内部编程 scaffold 上连续自主运行超过 100 轮，循环执行失败轨迹分析、计划修改、改 scaffold 代码、跑评测、比对结果和保留/回滚决策。MiniMax 报告，这个过程最终在内部评测集上带来了 30% 的性能提升。这个结果支持的是：agent 对 harness 本身的递归修改可以产生可测的增益。\n第二组证据来自低资源自进化测试。MiniMax 让 M2.7 在 MLE Bench Lite 级别的 22 个机器学习竞赛任务上进行 3 次、每次 24 小时的迭代演化。发布页报告最好的单次运行拿到 9 金、5 银、1 铜，三次运行平均 medal rate 为 66.6%。这个结果支持的是：即使把资源压缩到单卡、短时长和简单 harness，memory + self-feedback + self-optimization 的闭环仍然能够持续改善任务表现。\n这两组实验共同说明，MiniMax 所说的 self-evolution 至少已经满足两个条件：\n优化对象不只包括任务输出，还包括外层系统； 闭环能够在多轮执行中持续积累结构，并反映到后续结果里。 Closing Thoughts 如果只看标题，self-evolution 很容易被理解成模型直接自主改写自己的权重。MiniMax 这篇发布文里更明确的对象其实是 harness recursion。模型先在真实研究与工程环境中执行任务，再把执行结果转成对 memory、skills、workflow、evaluation set 和 scaffold loop 的修改建议，之后重新评测并筛掉无效修改。M2.7 展示的，是模型从“会做任务”进一步进入“会改进做任务的系统”。\nReferences [1] MiniMax, MiniMax M2.7: Early Echoes of Self-Evolution, March 18, 2026.\n[2] OpenAI, MLE-bench: Evaluating Machine Learning Agents on Machine Learning Engineering, October 10, 2024.\n[3] OpenAI, openai/mle-bench, accessed March 26, 2026.\n[4] MiniMax, MiniMax M2.5: Built for Real-World Productivity., February 12, 2026.\n[5] MiniMax, Forge: Scalable Agent RL Framework and Algorithm, February 13, 2026.\n","permalink":"https://rslog.cc/posts/2026-03-26-minimax-self-evolution/","summary":"\u003ch3 id=\"overview\"\u003eOverview\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e\u003ca href=\"https://www.minimax.io/news/minimax-m27-en\" class=\"entityLink\"\u003eMiniMax M2.7: Early Echoes of Self-Evolution\u003c/a\u003e 这篇发布文同时讲了两件事。第一，\u003ccode\u003eM2.7\u003c/code\u003e 是相对 \u003ccode\u003eM2.5\u003c/code\u003e 更晚发布的新模型版本，本身代表一轮新的模型迭代。第二，MiniMax 让 M2.7 参与改进开发和研究中使用的 agent system，并把这条闭环命名为 \u003ccode\u003eself-evolution\u003c/code\u003e。\u003c/p\u003e","title":"Self-Evolution of MiniMax-M2.7"},{"content":"Why Harness Harness 指的是把语言模型接入真实环境、并使其能够持续完成任务的外层执行系统。这个概念在 AI Coding 语境下变得显性，原因是用户开始稳定地感知到：同样是 coding agent，Codex、Claude Code、OpenClaw 在可用性、可控性、恢复能力和长期任务稳定性上的差异，无法仅用底层模型差异解释。\n这个词已经进入官方表述，但直接用 harness 进行定义的一手材料并不多。OpenAI 在 2026 年 1 月 23 日发布的 Unrolling the Codex agent loop 中，将 Codex 的外层逻辑描述为 agent 或 “harness”；Anthropic 在 How Claude Code works 中将 Claude Code 定义为 around Claude 的 agentic harness。OpenClaw 没有一篇完全对应的 “what is harness” 说明文，因此后文对 OpenClaw 的讨论主要依赖其 runtime、architecture、approvals 和 session 文档作为分层证据。\nAI Coding 最初常被理解为 “语言模型 + 工具调用”。这个表述能够覆盖最小工作流，但无法解释长时任务中的关键差异。真实的软件任务通常包含代码搜索、跨文件编辑、命令执行、测试验证、失败恢复、权限确认和人工接管。这些步骤会在多轮循环中持续发生，并伴随可见的副作用。单次工具调用不能刻画这种过程。\nHarness 这个概念用来描述模型之外的那套系统责任。它不负责模型参数本身，也不等同于 prompt 模板；它负责把用户任务组织成一个持续运行的 agent loop，并管理循环中的状态转移、工具协议、上下文预算、执行边界、验证策略和恢复机制。只要 agent 能在环境中读写文件、运行命令或与外部系统交互，这一层就会从实现细节上升为核心能力。\nAI Coding 场景使这一层更早暴露出来。代码仓库是高状态密度环境，shell 命令具有真实副作用，测试和构建系统会不断返回新观察，用户还会要求 agent 在必要时暂停、回滚或继续推进。这些要求共同构成了一个系统问题。Harness 正是这个系统问题的名称。\n2026 年围绕这个概念的讨论已经开始分化出几条稳定路线。The Harness Is the Product 这一类文章强调，用户体验的主导因素越来越是工具调用、UX 和 agentic orchestration 的组合，而不是模型名称本身。Harness Engineering Is the Primary Lever for Agent Reliability in 2025–2026 这一类文章则将 harness 表述为可靠性的主要杠杆，重点放在 execution control、verification、retry、termination rules 和 observability。还有一类更进一步的讨论，例如 The Intent Harness，开始把 harness 往上拆出一个更靠近需求澄清和规格形成的层。这几条路线的共同点，是都把关注点从“模型会不会答”转向“系统能不能稳定工作”。\nWhat Harness Really Means in Agent Systems Harness 是位于用户任务、语言模型与执行环境之间的控制层。它负责把自然语言目标转成一个可持续推进的任务过程，并在过程中维持以下对象：\n当前任务状态； 可调用工具集合； 上下文窗口中的工作记忆； 执行权限与安全边界； 验证结果与恢复点； 人类介入的切换点。 这个定义包含两层边界。\n第一层边界是对象边界。Harness 包含 agent loop、工具运行时、上下文管理、审批与沙箱、补丁落地、验证与回滚。Harness 不包含底层模型权重本身，也不包含单独某个工具的业务逻辑实现。\n第二层边界是时间边界。Harness 处理的是持续过程，而不是单个响应。只要系统需要在多个观察和动作之间保持连贯状态，Harness 就开始发挥作用。\nFrom Model to Agent: The Layers Inside a Harness Computation Path AI Coding 中一个典型的 harness 计算路径可以写成：\nuser task -\u0026gt; context gathering -\u0026gt; model inference -\u0026gt; tool selection -\u0026gt; bounded execution -\u0026gt; new observation -\u0026gt; verification -\u0026gt; patch/retry/escalation\n在这条路径里，模型负责局部推理，harness 负责过程编排。用户任务先被放入当前会话状态，随后系统读取必要上下文，并把可用工具、历史消息、规则文件和环境约束一起提供给模型。模型产出下一步动作意图后，harness 检查该动作是否落在允许边界内。允许的动作被执行，并产生新的命令输出、文件差异、测试结果或网络响应。新的观察再回流到上下文中，驱动下一轮决策。只有当验证通过、任务结束或用户中断时，这个循环才停止。\n图1: Harness 连接用户任务、模型推理与真实执行环境，并在动作之间维持状态、边界与验证循环。 这个计算路径表明，harness 的核心职责是把模型置于一个带约束的闭环之中。闭环是否稳定，决定了 agent 更接近一次性代码生成器，还是更接近能够持续推进任务的工程执行体。\nTask Loop Task loop 负责定义 agent 的最小循环单位。Anthropic 在 Claude Code 文档 中将其写成 gather context -\u0026gt; take action -\u0026gt; verify results。OpenAI 在 Codex agent loop 一文中则把重点放在 orchestrating the interaction between user, model, and tools。两者描述不同，但对象一致：系统必须在观察、动作和验证之间反复切换，并把前一轮结果作为下一轮输入。\n这层决定 agent 是否具备长链条任务能力。没有 loop，工具调用只会以零散插件形式出现；有了 loop，系统才会对 “先看什么、后做什么、做完如何检查” 形成稳定策略。\nTool Runtime Tool runtime 负责定义模型能够调用哪些动作，以及这些动作如何返回结构化观察。工具集合通常至少包括文件读写、内容搜索、shell 执行、网络检索、补丁应用和版本控制接口。Anthropic 的文档把这些能力分成 file operations、search、execution、web、code intelligence 等类别。Codex 文档和开源仓库则将 shell、apply patch、rules、skills、subagents 等能力组织成统一产品面。\n这层处理的是“如何把动作空间变成可持续编排的运行时”。一旦命令输出很长、文件修改很多、工具失败模式不一致，运行时就必须处理结果截断、错误格式、重试、超时和后续动作依赖。\nContext Management Context management 负责维持工作记忆。AI Coding 任务会快速产生大量中间状态，例如代码片段、测试输出、文件 diff、规则文件、环境变量和历史决策。缺少上下文管理时，系统会出现早期指令丢失、历史观察淹没关键状态、工具输出挤占上下文窗口等问题。\nClaude Code 的文档把 compaction、skills、subagents 直接作为上下文管理机制来讲。它会在接近上下文上限时清理旧工具输出，并在必要时总结历史。OpenClaw 将这一层显式拆为 session management、compaction 与 session pruning。其中 compaction 会在接近窗口上限时总结并持久化会话，session pruning 会在每次请求前修剪旧工具结果。这些机制共同把上下文从“聊天记录”转变成“可维护的工作内存”。\nAnthropic 在 2025 年 11 月 26 日的 Effective harnesses for long-running agents 又把这一层往前推进了一步。那篇文章给出的结论是：对长时任务来说，compaction 并不总够用；很多时候更有效的是 fresh context window + structured handoff artifact。他们用 initializer agent 先搭出 init.sh、进度文件、JSON feature list 和初始 git 提交，再让后续 coding agent 每轮先读取这些外置工件、跑基本验证、只推进一个 feature，并在结束时写回 commit 与结构化进度。这说明长期上下文管理不只是“把更多历史压缩回窗口”，也包括把状态外置成下一轮 agent 可以直接接手的工作对象。\nExecution Boundary Execution boundary 负责定义 agent 可以在多大范围内自主行动。这个边界通常由沙箱、审批策略、网络权限和可写目录共同构成。\nCodex 的 Sandboxing 文档将 sandbox 与 approvals 分开表述：前者定义技术边界，后者定义什么时候需要人工确认。文档中给出了 read-only、workspace-write、danger-full-access 等模式，以及 untrusted、on-request、never 等审批策略。Claude Code 的 文档 也把 permissions 和 checkpoints 作为并列安全机制。OpenClaw 则提供独立的 approvals 体系，可分别针对 local、gateway 或 node 主机管理执行许可。\n这层的目标是把信任关系从隐式习惯转成可配置系统。边界一旦清楚，agent 的自治程度才具有可解释性。\nPatch, Checkpoint, and Rollback Patch、checkpoint 与 rollback 负责把修改变成可恢复状态。AI Coding 系统需要在执行编辑之前保留恢复点，并在失败或用户撤销时回到稳定状态。Claude Code 文档将 checkpoints 描述为 undo file changes 的本地机制。Codex 的文档则把补丁应用、权限控制和沙箱联动放入同一套配置与操作流中。\n恢复能力直接影响 agent 的实用性。软件任务中的错误不可避免，harness 的职责是缩小错误半径，并提供明确的撤销路径。\nVerification Verification 负责把模型输出放回真实约束中检查。验证形式包括运行测试、执行构建、检查类型错误、对比命令输出、重新读取被修改文件，或者根据明确的验收条件进行二次判断。Anthropic 将 verify 作为 agent loop 的固定环节。OpenAI 在 Codex 官方材料中也将运行命令、执行测试和持续推进任务作为 coding agent 的主要能力描述。\n验证层将 agent 的目标推进到“生成可被环境证实的变更”。\nAnthropic 在 2026 年 3 月 24 日的 Harness design for long-running application development 对这层又补了一条很重要的工程经验：生成与评估最好分离。在那套多小时 autonomous coding harness 里，系统被拆成 planner、generator、evaluator 三个 agent。planner 把短提示扩成产品规格，generator 按 sprint 一次做一个可验证功能，evaluator 则通过 Playwright MCP 实际操作运行中的应用，依据 product depth、functionality、visual design、code quality 等标准打分，并在任一指标低于阈值时退回。更关键的是，generator 和 evaluator 会在每个 sprint 开始前先协商一个 sprint contract，把“这一轮究竟算做完什么”外显出来。这里的 harness 已经不只是执行和测试的闭环，也是在构造一个让 builder 与 judge 分离、让验收标准显式化的评审结构。\nHuman Control Human control 负责保留人工介入点。中断、确认、切换权限模式、恢复历史状态、调整规则文件、重新指定目标范围，都属于这一层。Claude Code 的文档明确把用户写入 agent loop，用户可以 interrupt and steer。Codex 的权限模式和 rules 也把人工接管设计成常态操作，而不是异常处理。OpenClaw 通过更显式的 gateway、session、approval 结构，让人工接管可以发生在系统配置层而不只是聊天界面。\n图2: Agent harness 的主要层次。模型推理位于中间，持续任务能力来自外层 loop、runtime、context、boundary、verification 与 recovery 机制。 Why Harness Matters More Than It First Appears Harness 影响的对象并不只是“工具能不能接上”。只要任务持续时间拉长，系统就会暴露出几个更基础的问题：上下文如何保真，动作如何落边界，失败之后如何恢复，用户如何在中途接管。AI Coding 场景中的“靠谱不靠谱”，往往对应的就是这些系统问题是否被处理干净。\n这一层的重要性可以从反面理解。缺少 loop 时，系统会退化成一次性响应器；缺少上下文管理时，系统会在长会话中丢失早期约束；缺少验证时，系统只能生成 diff 而无法证明变更有效；缺少恢复机制时，用户很难在出错后继续信任 agent。Harness 将这些问题统一收敛到一个执行系统中，因此它直接决定了 coding agent 的产品感和可放手程度。\n这一点在近期工程文章中也有较一致的表述。Closing the Loop: Coding Agents, Telemetry, and the Path to Self-Improving Software 将 coding agents 视为能够自主写、测、调的 harnessed systems，并把 telemetry、闭环验证和 trace 视为继续提升的关键前提。Building a (Bad) Local AI Coding Agent Harness from Scratch 则用一个极小实现反向说明：即使只有最简陋的本地 agent，也必须同时具备 model access、agent loop、tool use 和 sandboxing，系统才开始像 harness。这两类文章分别从生产系统和最小原型两端，给出了同样的结论。\n如果把视角再往软件交付链路外扩，Harness 公司的材料也给出了一个值得补充的行业信号。Harness AI: The Platform for Everything After Code 明确把测试、安全、部署和优化定义为 “after code” 的主要瓶颈；Harness Agents 文档则把 pipeline 直接定义成 AI automation 的 secure control plane，强调 context、permissions、governance、rollback、audit trail 与 human approval。这里说的已经不是狭义 coding harness，而是更大的 software delivery harness。它和 coding agent 的对象不同，但结论高度一致：真正限制 AI 价值释放的，越来越不是单次生成，而是后续编排、验证、治理与恢复。\nCodex, Claude Code, and OpenClaw Through the Harness Lens 这一节将 Codex、Claude Code 与 OpenClaw 作为代表性实现，用来检验前文给出的 harness 定义是否具有解释力。这里的证据分成两类：\n直接定义 harness 或 agent loop 的材料； 对 task loop、runtime、approvals、sessions、compaction 等层进行展开的系统文档。 第二类材料并不直接定义 harness，但可以用来验证 harness 的内部层次是否真实存在，因此这里的结论属于系统归纳而非性能排行。\nCodex Codex 的公开材料集中呈现了一个以边界管理和产品化自治为中心的 harness。OpenAI 在 2026 年 1 月 23 日的 官方文章 中，将 agent loop 定义为 user、model、tools 之间的编排逻辑，并直接使用 harness 一词。Sandboxing 文档 进一步将 sandbox_mode、approval_policy、writable_roots 与 rules 做成明确配置，说明 Codex 把执行边界视为一等对象。Help Center 页面还补充了 cloud delegation、isolated sandbox、Codex app 中的 multiple agents、worktree support、skills 与 automations。\n这些材料共同指向一种较稳定的系统取向：Codex 将自治能力、执行边界和恢复/隔离机制统一为产品面。前文定义中的 task loop、execution boundary、human control 与 patch/recovery 在 Codex 中都具有明确入口。\nClaude Code Claude Code 的官方文档几乎按 harness 分层来组织。How Claude Code works 先定义 agentic loop，再依次展开 tools、execution environments、sessions、context window、compaction、skills、subagents、checkpoints 与 permissions。文档明确将 Claude Code 描述为 around Claude 的 agentic harness。\n从系统分层看，Claude Code 的核心特征是把持续交互过程暴露得更清楚。gather context -\u0026gt; take action -\u0026gt; verify results 定义了 loop；sessions、auto memory、skills 和 subagents 负责长期上下文；checkpoints 与 permission modes 负责恢复和边界；用户则被直接放入 loop 中作为可随时中断和改向的控制点。前文定义中的 task loop、context management、verification 与 human control 在 Claude Code 中具有较高可见度。\nAnthropic 后续两篇 engineering 文章则把这些抽象层直接落成了具体 harness 设计。2025 年 11 月 26 日的 long-running agents 文章展示了 initializer agent + coding agent + structured artifacts 的多 context-window 方案；2026 年 3 月 24 日的新文章则进一步展示了 planner + generator + evaluator、sprint contract、外部 QA 与更明确的 builder/judge 分离。也就是说，Claude Code 官方文档给出的是产品表面与部件分层，而 Anthropic 的工程博客则补上了这些部件在长时自治任务里应如何组合、何时应优先用 compaction、何时应干脆做 context reset。\nOpenClaw OpenClaw 的资料更适合作为“可检查 harness”样本。其 Gateway Architecture 文档将 gateway 定义为长期运行的控制平面，并显式负责 channels、nodes、sessions 与 hooks。Agent Runtime 文档进一步给出 skills、sessions 与 steering while streaming 这类运行时行为。Session Management 文档将 gateway 设为 source of truth，同时定义会话键空间、maintenance、reset policy、session pruning 与 pre-compaction memory flush。Exec Approvals 与 Approvals 文档则把 exec approvals 做成可以分别作用于 local、gateway、node 主机的策略系统。Skills 与 Compaction 文档进一步把扩展能力和上下文压缩做成显式模块。\n这些资料说明，OpenClaw 将 harness 的许多内部部件直接公开成架构对象。前文定义中的 tool runtime、context management、execution boundary 与 human control 在 OpenClaw 中并未被收拢成单一产品表面，而是以平台组件形式对外暴露。\n图3: 三个代表性实现强调的 harness 重点不同。Codex 更集中于 bounded execution surface，Claude Code 更集中于 interactive loop，OpenClaw 更集中于 explicit runtime structure。 三个样本放在一起后，harness 的解释力会变得更清楚。Codex 将外层系统尽量收敛成清晰的产品能力；Claude Code 将持续交互循环放到前台；OpenClaw 将大量运行时部件作为开放结构暴露出来。三者都实现了 loop、context、boundary、verification 和 recovery，只是实现方式和暴露方式不同。\nWhat Makes a Good Harness 一个好的 harness 至少需要满足五个条件。\n第一，状态必须可见。用户需要知道 agent 当前在读什么、做什么、为什么暂停。\n第二，边界必须可控。沙箱、审批、可写目录、网络权限不能依赖隐式猜测，而需要有清晰规则。\n第三，恢复必须低成本。checkpoint、rollback、session fork 或等价机制是长期任务可用性的基础。\n第四，验证必须进入主循环。测试、构建、差异检查和验收条件需要成为默认步骤，而不是额外补丁。\n第五，在长时或高主观性任务里，生成与评估最好适度分离。让同一个 agent 同时扮演 builder 和 judge 往往会放大自我宽容；把验收标准外显成 feature list、QA 阈值、sprint contract 或独立 evaluator，通常更接近可持续优化的 harness。\nClosing Thoughts Harness 这个词之所以在 AI Coding 里变得重要，原因在于它为一个长期存在但没有被清楚命名的问题提供了统一对象。用户真正感知到的可用性、可控性和恢复能力，大多来自模型外面的那套执行系统。对 coding agent 的理解，如果只停留在“它用了什么模型”，很难解释真实产品之间的差异。把观察点转向 harness 之后，很多体验差异会变得可分解、可比较，也更容易继续追问。\nReferences [1] OpenAI, Unrolling the Codex agent loop, January 23, 2026.\n[2] Anthropic, How Claude Code works, accessed March 24, 2026.\n[3] OpenAI Developers, Sandboxing, accessed March 24, 2026.\n[4] OpenAI Help Center, Using Codex with your ChatGPT plan, updated March 24, 2026.\n[5] OpenClaw Docs, Gateway Architecture, accessed March 24, 2026.\n[6] OpenClaw Docs, Agent Runtime, accessed March 24, 2026.\n[7] OpenClaw Docs, Session Management, accessed March 24, 2026.\n[8] OpenClaw Docs, Exec Approvals, accessed March 24, 2026.\n[9] OpenClaw Docs, Approvals, accessed March 24, 2026.\n[10] OpenClaw Docs, Compaction, accessed March 24, 2026.\n[11] OpenClaw Docs, Skills, accessed March 24, 2026. [12] Hari Krishnan, The Intent Harness, February 23, 2026.\n[13] Max, Harness Engineering Is the Primary Lever for Agent Reliability in 2025–2026, February 18, 2026.\n[14] Gareth Brown, Building a (Bad) Local AI Coding Agent Harness from Scratch, February 22, 2026.\n[15] Dave Beckett, The Harness Is The Product, March 6, 2026.\n[16] Arize, Closing the Loop: Coding Agents, Telemetry, and the Path to Self-Improving Software, February 17, 2026.\n[17] Anthropic, Effective harnesses for long-running agents, November 26, 2025.\n[18] Anthropic, Harness design for long-running application development, March 24, 2026.\n[19] Harness, Harness AI: The Platform for Everything After Code, August 26, 2025.\n[20] Harness Developer Hub, Harness Agents, accessed March 27, 2026.\n[21] Dewan Ahmed, Harness, Secure by Default: Why AI-Driven Delivery Needs a Rethink, December 4, 2025.\n","permalink":"https://rslog.cc/posts/2026-03-24-agent-harness/","summary":"\u003ch3 id=\"why-harness\"\u003eWhy Harness\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e\u003ccode\u003eHarness\u003c/code\u003e 指的是把语言模型接入真实环境、并使其能够持续完成任务的外层执行系统。这个概念在 AI Coding 语境下变得显性，原因是用户开始稳定地感知到：同样是 coding agent，\u003ccode\u003eCodex\u003c/code\u003e、\u003ccode\u003eClaude Code\u003c/code\u003e、\u003ccode\u003eOpenClaw\u003c/code\u003e 在可用性、可控性、恢复能力和长期任务稳定性上的差异，无法仅用底层模型差异解释。\u003c/p\u003e","title":"Agent Harness"},{"content":"Overview CharacterFlywheel: Scaling Iterative Improvement of Engaging and Steerable LLMs in Production 讨论的是一个比“把模型离线训好再上线”更接近真实工业场景的问题：当目标不再只是通用问答能力，而是社交聊天里的参与度、角色一致性和可控性时，怎样在大规模真实流量中持续迭代模型，同时避免把模型推向奖励黑洞。\n这篇技术报告来自 Meta，研究对象是部署在 Instagram、WhatsApp 和 Messenger 上的社交聊天大模型。论文的核心贡献在于把整条生产链路系统化：数据筛选、偏好标注、奖励模型（Reward Model）训练、拒绝采样（Rejection Sampling）、监督微调（Supervised Fine-Tuning，SFT）、直接偏好优化（Direct Preference Optimization，DPO）、在线强化学习（Reinforcement Learning，RL）、离线评测和线上 A/B 测试（A/B Test）被组织成一个持续滚动的优化飞轮。\n论文给出的结果也非常直接。从 2024 年 7 月到 2025 年 4 月，8 个新部署版本里有 7 个在真实线上流量中取得正向提升；最好的版本在广度参与度（Engagement Breadth）上提升 8.8%，在深度参与度（Engagement Depth）上提升 19.4%。与此同时，角色可控性也明显增强，指令违反率从 26.6% 降到 5.8%。\n这篇论文最值得关注的点不在于“又一种更强的后训练配方”，而在于它把一个常被视为主观、噪声大、难以稳定优化的目标，拆成了一套可以持续迭代、持续观测、持续纠偏的工程系统。\nMotivation 这篇论文的动机可以拆成三个层面。\n第一，社交聊天模型和通用助手模型的优化目标并不相同。通用助手更强调正确性、帮助性和安全性，而社交聊天模型更关注“用户是否愿意继续聊下去”“角色是否稳定”“语气是否自然”。这些目标很难直接由标准基准测试覆盖，也很难通过单一离线标签完整描述。\n第二，线上核心指标本身不可微。论文希望直接提升的是广度参与度（Engagement Breadth）和深度参与度（Engagement Depth）这类基于真实用户行为统计出来的指标，但这类指标只能在部署后通过 A/B 测试观察，不能像交叉熵那样直接反向传播。因此，必须先构造一组可微的代理目标，再让这些代理目标尽量贴近线上真实指标。\n第三，生产环境中的优化很容易过拟合。论文反复强调一个现象：如果只盯着奖励模型分数往上推，策略可能会进入奖励模型不可靠的区域，离线分数升高，但真实线上参与度反而下降。论文中的 V12 版本就是这个问题的典型案例：用户流量上的奖励模型胜率冲到 70.7%，但线上深度参与度却下降了 2.9%。\n因此，论文真正要解决的问题可以概括为：\n如何把不可微的线上参与度目标映射成可训练的代理目标； 如何让这些代理目标在真实生产流量中持续刷新，而不是停留在静态数据集； 如何在持续优化的同时，监控并抑制奖励黑客（Reward Hacking）和风格过拟合。 Methodology Problem Setup 论文把整个模型迭代过程描述成在一个未知奖励地形上的连续爬山。真正想优化的是线上用户参与度，但这个地形既不可解析，也无法直接求梯度。因此，CharacterFlywheel 的核心思路是：\n先从当前策略附近采样数据； 再用偏好标注和用户行为信号训练奖励模型，估计局部“地形”； 然后用这些奖励模型去指导下一轮监督微调、直接偏好优化和在线强化学习； 最后通过离线评测和线上 A/B 测试验证这一轮更新是否真的向上移动。 对应到工程链路上，这个飞轮是：\n已部署模型 -\u0026gt; 真实流量与内部流量采集 -\u0026gt; 数据清洗与标注 -\u0026gt; 奖励模型训练 -\u0026gt; 拒绝采样数据构建 -\u0026gt; 监督微调/直接偏好优化/在线强化学习 -\u0026gt; 候选模型评测 -\u0026gt; 新模型部署\n这条链路里最关键的难点有两个：\n奖励信号来自哪里； 如何判断优化是否已经偏离真实目标。 前者由偏好模型和用户行为模型负责，后者由离线评测、线上 A/B 测试和奖励模型胜率阈值共同约束。\nReward Modeling 论文把奖励模型（Reward Model）分成两类：\n偏好模型（Preference Model） 用户信号模型（User Signal Model） 其中偏好模型是主奖励，用户信号模型是辅助奖励。这样设计的原因很明确：真实用户行为虽然规模大，但噪声很高；人工偏好数据虽然贵，但更可控、更接近“这条回复是否更好”的判断。\n偏好模型又分成两种形式：\n点式（Pointwise）模型：分别给每个回复打一个标量分数； 成对（Pairwise）模型：把两个回复一起输入，直接判断谁更好。 点式模型的训练目标是：\n$$ \\mathcal{L}_{\\text{pointwise}} = -\\log \\sigma \\left(r_\\theta(x,y^c)-r_\\theta(x,y^r)\\right) $$ 其中：\n$x$ 是输入上下文，包含系统提示词（System Prompt）、角色描述和历史对话； $y^c$ 是被选中的回复； $y^r$ 是被拒绝的回复； $r_\\theta(x,y)$ 是点式奖励模型输出的标量分数； $\\sigma(\\cdot)$ 是 sigmoid 函数（S 形函数）。 这里可以把公式一步一步展开。按照布拉德利-特里模型（Bradley-Terry Model），给定同一个上下文 $x$，回复 $y^c$ 优于 $y^r$ 的概率写成：\n$$ P\\left(y^c \\succ y^r \\mid x\\right) = \\sigma \\left(r_\\theta(x,y^c)-r_\\theta(x,y^r)\\right) $$ sigmoid 函数（S 形函数）的定义是：\n$$ \\sigma(z)=\\frac{1}{1+e^{-z}} $$ 把 $z=r_\\theta(x,y^c)-r_\\theta(x,y^r)$ 代入，可以得到：\n$$ P\\left(y^c \\succ y^r \\mid x\\right) = \\frac{1}{1+\\exp\\left(-r_\\theta(x,y^c)+r_\\theta(x,y^r)\\right)} $$ 再把分子分母同时乘上 $\\exp(r_\\theta(x,y^c))$，就得到更直观的形式：\n$$ P\\left(y^c \\succ y^r \\mid x\\right) = \\frac{\\exp(r_\\theta(x,y^c))} {\\exp(r_\\theta(x,y^c))+\\exp(r_\\theta(x,y^r))} $$ 这一步说明点式模型学习的是可比较的潜在效用，而不是孤立的“绝对质量”分数。分数差越大，被选中回复的胜率越高。对这个概率做负对数似然，就得到上面的 $\\mathcal{L}_{\\text{pointwise}}$。\n成对模型则直接学习二分类：\n$$ \\mathcal{L}_{\\text{pairwise}} = -\\left[ t\\log \\sigma\\left(s_\\theta(x,y_0,y_1)\\right) +(1-t)\\log\\left(1-\\sigma\\left(s_\\theta(x,y_0,y_1)\\right)\\right) \\right] $$ 其中 $t \\in \\{0,1\\}$ 表示哪一个回复更优。点式模型主要用于在线强化学习（Reinforcement Learning，RL）阶段的奖励打分，而离线评测时同时看点式和成对模型的胜率。这样做的目的，是降低模型对单一奖励模型的投机空间。\n除了偏好模型，论文还训练了一组用户信号模型，例如：\n继续对话概率 p(continue)； 点赞概率 p(thumb up)； 点踩概率 p(thumb down)； 明确反馈概率 p(feedback)。 这些模型的训练本质上是二分类，形式可以统一写成：\n$$ \\mathcal{L}_{\\text{signal},i} = -\\left[ s\\log \\sigma\\left(u_\\theta(x,y)\\right) +(1-s)\\log\\left(1-\\sigma\\left(u_\\theta(x,y)\\right)\\right) \\right] $$ 其中 $s \\in \\{0,1\\}$ 表示某个用户行为是否发生。\n论文最终没有把这些用户信号模型直接作为在线强化学习（Reinforcement Learning，RL）的核心奖励，而主要把 p(continue) 和 p(thumb up) 用在拒绝采样阶段。这一点非常关键，因为后面的实验表明，直接优化用户行为模型很容易把模型推向一些表面上“更讨喜”、但实际上并不更好的风格。\nRejection Sampling and Alignment 在正式进入在线强化学习之前，论文先用拒绝采样（Rejection Sampling）构建一批高质量监督数据。\n具体做法是：对每个提示词（Prompt），从候选策略池中挑一个最合适的模型，采样出 $k$ 个候选回复，然后用奖励模型给每个候选打分，选出得分最高的那个；只有当最高分超过阈值 $\\tau$ 时，这个样本才被纳入拒绝采样数据集。\n如果把每个提示词记成 $X_i$，每个候选回复记成 $Y_{i,1},\\ldots,Y_{i,k}$，那么被选中的回复索引是：\n$$ j^\\ast=\\arg\\max_{j=1,\\ldots,k} r(X_i,Y_{i,j}) $$ 对应的最高奖励为：\n$$ r_{\\max}=\\max_{j=1,\\ldots,k} r(X_i,Y_{i,j}) $$ 只有当 $r_{\\max}\\ge \\tau$ 时，$(X_i,Y_{i,j^\\ast})$ 才进入训练集。\n这一阶段的作用可以从两个角度理解。\n第一，它把当前奖励模型认为“明显更好的回复”直接蒸馏成监督学习样本，减少纯在线强化学习（Reinforcement Learning，RL）的不稳定性。\n第二，它让监督微调（Supervised Fine-Tuning，SFT）的数据分布始终跟着最新流量更新，而不是停留在很久以前的静态数据集。论文特别强调，虽然拒绝采样本质上还是离策略（Off-policy）过程，但只要数据更新足够快，就能近似当前策略附近的分布，从而为后续在线强化学习提供更好的起点。\n在此基础上，CharacterFlywheel 的训练顺序是：\n先做监督微调（Supervised Fine-Tuning，SFT），混合内部交互数据、用户流量拒绝采样数据、安全数据、工具调用数据和一部分 Llama 3.1 后训练数据； 再做少量直接偏好优化（Direct Preference Optimization，DPO），主要用于快速修补安全和风格问题； 最后把在线强化学习（Reinforcement Learning，RL）用在真正和参与度相关的优化上。 这里的分工很清楚：监督微调负责打底，直接偏好优化负责小修补，在线强化学习负责真正的参与度爬坡。\nOnline Reinforcement Learning 论文在在线强化学习阶段比较了 Online DPO（在线直接偏好优化）和 GRPO（组相对策略优化）两种损失，后来切换到 GRPO。文中的 GRPO 目标写成：\n$$ \\mathcal{L}_{\\text{GRPO}} = \\mathbb{E}_{x \\sim \\pi_{\\text{gen}}} \\left[ \\frac{\\pi_{\\theta_{\\text{old}}}(x)}{\\pi_{\\text{gen}}(x)} \\min \\left( \\frac{\\pi_\\theta(x)}{\\pi_{\\theta_{\\text{old}}}(x)}A_t, \\operatorname{clip}\\left( \\frac{\\pi_\\theta(x)}{\\pi_{\\theta_{\\text{old}}}(x)}, 1-\\epsilon, 1+\\epsilon \\right)A_t \\right) \\right] -\\beta D_{KL}\\left(\\pi_\\theta \\Vert \\pi_{\\text{ref}}\\right) $$ 这条式子可以按三个部分理解。\n第一部分是重要性采样修正项：\n$$ \\frac{\\pi_{\\theta_{\\text{old}}}(x)}{\\pi_{\\text{gen}}(x)} $$ 这里 $\\pi_{\\text{gen}}$ 是实际收集数据时使用的行为策略，$\\pi_{\\theta_{\\text{old}}}$ 是更新前策略。由于分布式训练和数据收集并不总是严格同步，这个比值用于纠正“数据不是严格由当前旧策略生成”的偏差。\n第二部分是标准策略比值与裁剪项：\n$$ \\frac{\\pi_\\theta(x)}{\\pi_{\\theta_{\\text{old}}}(x)}A_t $$ 和\n$$ \\operatorname{clip}\\left( \\frac{\\pi_\\theta(x)}{\\pi_{\\theta_{\\text{old}}}(x)}, 1-\\epsilon, 1+\\epsilon \\right)A_t $$ 这两项的最小值就是近端策略优化（Proximal Policy Optimization，PPO）家族常见的保守更新机制。其含义是：如果优势函数 $A_t$ 为正，就希望提高当前样本的概率；如果 $A_t$ 为负，就希望降低其概率；但无论如何，更新幅度都不能太大。\n论文在这里还有两个非常重要的工程判断。\n第一，只优化最后一轮回复，而不是端到端模拟整个多轮对话。这样做牺牲了一部分严格的在线性，但显著降低了训练复杂度。\n第二，在线强化学习阶段的提示词会优先选两类样本，而不是做均匀抽样：\n奖励模型均值很低的样本； 同一个提示词下，多个候选回复分数方差很高的样本。 论文后面证明，第二类样本其实更重要，因为“低均值”常常只是风格偏差，而“高方差”更接近真正的困难样本。\nOnline Evaluation Metrics CharacterFlywheel 的另一个关键点，在于论文把线上评测写成了明确的统计量，而不是只停留在“看 A/B 结果”的描述层面。\n先看广度参与度。设实验单元 $i$ 属于组别 $g \\in \\{\\text{test},\\text{control}\\}$，观察窗口中的时间片为 $d \\in \\mathcal{D}$，并设 $Y_{i,d}\\in\\{0,1\\}$ 表示该单元在该时间片是否发生参与行为。则单元级平均参与度是：\n$$ \\bar{Y}_i=\\frac{1}{|\\mathcal{D}|}\\sum_{d \\in \\mathcal{D}} Y_{i,d} $$ 这一步先把“一个用户在一周里多天是否发生参与行为”的二元序列压缩成一个平均值。然后再对组内求均值，就得到广度参与度的组级估计量：\n$$ \\hat{\\mu}^{\\text{breadth}}_g = \\frac{1}{n_g}\\sum_{i=1}^{n_g}\\bar{Y}_i $$ 因此，广度参与度本质上是在看“平均有多少实验单元在观察窗口内发生参与行为”。\n再看深度参与度。设 $S_i \\ge 0$ 是实验单元 $i$ 在观察窗口中的累计参与强度，$A_i=\\mathbf{1}(S_i\u003e0)$ 表示该单元是否至少发生过一次参与行为。那么深度参与度的经验估计量是：\n$$ \\hat{\\mu}^{\\text{depth}}_g = \\frac{\\sum_{i=1}^{n_g} S_i}{\\sum_{i=1}^{n_g} A_i} $$ 这条式子可以一步一步理解。\n首先，$\\sum_i S_i$ 是组内所有发生的总参与强度。\n其次，$\\sum_i A_i$ 是组内至少发生过一次参与行为的单元数。\n所以二者相除得到的是“在发生参与行为的那部分单元里，平均参与有多深”。这和广度参与度的区别非常重要：\n广度参与度衡量覆盖面； 深度参与度衡量发生之后的强度。 最后，实验的 lift 定义为测试组相对于对照组的相对变化：\n$$ \\widehat{\\operatorname{Lift}}(\\%) = 100\\times \\left( \\frac{\\hat{\\mu}_{\\text{test}}}{\\hat{\\mu}_{\\text{control}}}-1 \\right) $$ 这条式子说明论文关注的是相对提升比例。对于产品迭代来说，这种定义更容易横向比较不同版本和不同实验。\nExperiments Quality and Engagement 论文的实验横跨 15 个版本，时间从 2024 年 1 月到 2025 年 4 月，可以分成上线前和上线后两段。\n上线前是 V1 到 V7。这一阶段主要依赖离线评测和小规模在线验证。论文报告，和 GPT-4o 对比的人类胜率从 V3 的 37.4% 逐步提升到 V7 的 46.2%；而和前一版本相比，无论是人工胜率还是奖励模型胜率都稳定高于 50%，说明每一轮迭代基本都在往前推。\n真正更有说服力的是上线后的 V8 到 V15。论文在真实生产流量上对每个新版本做 7 天 A/B 测试，并同时看广度参与度、深度参与度和奖励模型胜率三组信号。结果是：\n8 个新部署版本里有 7 个取得正向参与度提升； V11 在广度参与度上提升 4.47%，在深度参与度上提升 18.2%； V14 在广度参与度上提升 8.8%，在深度参与度上提升 11.2%； V12 失败，广度参与度只有 0.05%，深度参与度下降 2.9%。 这个结果说明飞轮式迭代体现的是持续有效的累计改进，而不只是单点成功；同时论文也没有回避失败案例，V12 被明确当作过拟合边界的实证证据。\n论文还给出了一个很重要的经验规则：用户流量上的奖励模型胜率不应长期超过 65%，理想区间大约是 60%。因为一旦奖励模型胜率过高，通常意味着策略已经被推到奖励模型非常自信、但未必真实可靠的区域。\nGeneral Capability and Steerability CharacterFlywheel 虽然主要优化社交参与度，但论文还是报告了标准基准测试和角色可控性结果。\n在通用基准测试（Benchmark）上，CharacterFlywheel V7 相比 Llama 3.1 70B 有一定退化，但没有出现灾难性崩塌。例如：\nMMLU 为 79.5，而 Llama 3 70B 为 83.6； IFEval 为 84.8，而基线为 87.5； GSM8K 为 92.3，而基线为 95.1； MATH 降到 50.5，退化更明显。 这组结果说明论文选择的是“保留足够通用能力，同时把优化重心放在社交聊天”，而不是追求通用基准测试的最优。\n比这些通用基准测试更重要的是角色可控性。论文把指令违反率（Instruction Violation）作为关键指标，在交互式聊天场景里用 LLM-as-a-judge（大语言模型充当评审）评估模型是否违背角色描述。结果显示，指令违反率从 V2 的 26.6% 一路降到 V8 的 5.8%，相对下降约 78%。\n这说明 CharacterFlywheel 并不是通过牺牲角色一致性换取参与度，相反，角色稳定性本身也是参与度提升的一部分来源。\nAblations and Discussion 论文的分析部分给出了几条非常有价值的经验结论。\nGRPO 优于 Online DPO。\n在同一起始检查点（Checkpoint）和同一训练数据下，用 GRPO 训练的模型相对 Online DPO 取得了 +1.52% 的广度参与度提升。论文给出的解释是，GRPO 能利用所有生成回复的奖励分数，因此监督粒度更细。\n近策略数据明显优于离策略数据。\n当在线强化学习使用的提示词来自最新模型流量时，相比来自更早版本流量，线上 A/B 结果多出 +10.6% 的深度参与度提升和 +1.6% 的广度参与度提升。这一点和论文在方法部分的“局部爬山”比喻完全一致：梯度必须来自当前策略附近，才更接近真实地形。\n困难样本筛选应该看方差，而不是只看均值。\n论文发现，按奖励模型均值最低去抽样，会把长对话、角色扮演、恋爱类提示词过度采样，因为这些类别在风格上天然更容易被打低分。相比之下，同一提示词下多个候选回复分数的方差更能反映“这个提示词是否真的难”。高方差意味着模型在这个提示词上既能生成好回复，也能生成坏回复，因此更值得用来做在线纠偏。\n用户信号模型不适合直接做在线强化学习主奖励。\n论文列出了四类偏差：\n延迟反馈偏差：用户往往不在澄清轮点赞，而在最终回答轮点赞； 结束偏差：对话快结束时更容易出现“谢谢”“晚安”式高情绪表达； 不同任务类别的正负样本比例不一致； 历史上下文会污染最后一轮质量判断。 这四类偏差意味着，用户行为模型更适合参与拒绝采样排序，而不适合直接驱动在线强化学习。\nV12 失败是论文最重要的实验结果之一。\n如果只看“最好版本有多强”，这篇论文的价值会被低估。V12 展示了一个生产级事实：离线奖励优化和线上真实参与度之间始终存在错位风险。因此，CharacterFlywheel 的核心可以概括为：\n让奖励模型持续刷新； 让离线评测与线上 A/B 测试相互校验； 在奖励模型胜率、风格指标和真实参与度之间建立多重护栏。 References [1] Nie et al. “CharacterFlywheel: Scaling Iterative Improvement of Engaging and Steerable LLMs in Production” arXiv preprint arXiv:2603.01973 (2026).\n[2] Meta. “Meta AI Studio” product page.\n[3] Dubey et al. “The Llama 3 Herd of Models” arXiv preprint arXiv:2407.21783 (2024).\n[4] Ouyang et al. “Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback” NeurIPS 2022.\n[5] Shao et al. “DeepSeekMath: Pushing the Limits of Mathematical Reasoning in Open Language Models” arXiv preprint arXiv:2402.03300 (2024).\n","permalink":"https://rslog.cc/posts/2026-03-23-characterflywheel/","summary":"\u003ch3 id=\"overview\"\u003eOverview\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e\u003ca href=\"https://arxiv.org/pdf/2603.01973v1\" class=\"entityLink\"\u003eCharacterFlywheel: Scaling Iterative Improvement of Engaging and Steerable LLMs in Production\u003c/a\u003e 讨论的是一个比“把模型离线训好再上线”更接近真实工业场景的问题：当目标不再只是通用问答能力，而是社交聊天里的参与度、角色一致性和可控性时，怎样在大规模真实流量中持续迭代模型，同时避免把模型推向奖励黑洞。\u003c/p\u003e","title":"CharacterFlywheel"},{"content":"Overview P-GenRM: Personalized Generative Reward Model with Test-time User-based Scaling讨论的是 personalized alignment 里的一个核心问题：同一条回答，对不同用户未必有相同的评价标准；即使是同一个用户，在不同场景下，评价标准也可能变化。\n现有 personalized reward model 往往把用户偏好压成固定向量、固定维度或者静态 persona，然后直接输出一个 scalar reward。这类做法在开放式对话场景里会遇到两个问题：\n偏好是场景相关的，而不是静态标签； 新用户历史很短时，偏好推断容易被噪声主导。 P-GenRM 的核心改动是：不直接学习“输入到分数”的黑盒映射，而是先生成一条结构化的 evaluation chain，再从这条 chain 中抽取分数。\n图1: P-GenRM 的整体流程。模型先从隐式/显式偏好信号中推断 persona 和偏好分析，再导出动态 scoring scheme，并在测试时引入 individual-level 与 prototype-level scaling。图片来自原论文 Figure 1。 Motivation 这篇论文的 motivation 可以概括成两条。\nStatic preference modeling is too coarse.\n同一个用户在不同场景下可能采用不同的评价准则。例如，寻求快速建议时更偏好简洁、可执行的回答；寻求陪伴或讨论时则更偏好表达丰富、情绪更细腻的回答。如果 reward model 始终使用同一套固定维度或者固定 persona，那么“场景切换”会被错误压缩成“用户始终如此”，评价标准会变得僵硬。\nCold-start personalization is inherently noisy.\n个性化建模通常依赖两类信号：\n显式信号：用户直接说出的偏好，如长度、语气、表达方式； 隐式信号：历史 query、chosen response、rejected response。 显式信号更准确，但通常稀缺；隐式信号更丰富，但噪声更大，而且往往只在局部场景有效。因此，问题不只是“如何预测一个 reward”，而是“如何先恢复当前场景下的偏好解释，再根据这套解释做评分”。\nP-GenRM 的答案是把 reward modeling 拆成两个步骤：\n从历史和上下文中生成当前场景下的偏好解释； 基于这套偏好解释生成 scoring rubric，并据此给候选回答打分。 Problem Formulation 论文先给出对话式 personalized reward modeling 的形式化定义。对用户 $u$ 来说，在第 $t$ 轮对话中，当前 query 为 $q_t$，历史交互记为：\n$$ H_t^{(u)}= \\left\\{ (q_1,y_1^+,y_1^-),\\ldots,(q_\\tau,y_\\tau^+,y_\\tau^-),\\ldots,(q_{t-1},y_{t-1}^+,y_{t-1}^-) \\right\\}^{(u)} $$ 其中 $y_\\tau^+$ 表示 preferred response，$y_\\tau^-$ 表示 dispreferred response。除此之外，用户还可能提供显式偏好 $E^{(u)}$，例如语气、风格、长度或者内容偏好。\nP-GenRM 并不直接输出一个 reward 标量，而是先生成一段结构化的文本化评估过程：\n$$ [P_t^{(u)};S_t^{(u)}] \\sim R_\\theta\\big(q_t,H_t^{(u)},E^{(u)},y_t^i\\big), \\quad \\{s_t^i\\}_{i=1}^b=\\operatorname{Extract}(S_t^{(u)}) $$ 这里：\n$P_t^{(u)}$ 表示当前场景下的 preference modeling，包含 persona 与 preference analysis； $S_t^{(u)}$ 表示基于该偏好推导出来的 scoring rubric、逐项分析和最终分数； $\\operatorname{Extract}$ 表示从文本化评分过程中抽取最终的 scalar score。 因此，这个模型的计算链路不再是：\n$$ (q_t,H_t^{(u)},E^{(u)},y_t^i)\\rightarrow s_t^i $$ 而是被显式展开成：\n$$ (q_t,H_t^{(u)},E^{(u)},y_t^i) \\rightarrow P_t^{(u)} \\rightarrow S_t^{(u)} \\rightarrow s_t^i $$ 这一步的意义在于，偏好解释本身变成了可生成、可采样、可聚合的中间表示，后面的 test-time scaling 才有成立的空间。\nMethodology P-GenRM 的方法部分可以分成两大块：\nMulti-stage Training Framework Test-time User-based Scaling 图2: P-GenRM 的三阶段训练与 personalized evaluation chain。左图是 SFT + RL + curriculum learning，右图是模型实际生成的打分链条结构。图片来自原论文 Figure 2。 Multi-stage Training Framework Structured Evaluation Chain.\nP-GenRM 生成的一条 evaluation chain，大致包含以下顺序：\n根据历史和显式条件写出当前场景下的 persona； 总结当前场景的 core preference； 导出一组带权重的 evaluation criteria； 对每个 response 给出 score breakdown； 汇总为最终分数。 这意味着 reward modeling 被改写成了一个结构化生成过程。模型不只是在比较两个回答谁更好，而是在先回答“这个用户此刻在意什么”，再回答“在这套标准下谁更好”。\nPersona-guided Scoring Induction.\n第一阶段是 SFT，但监督目标不是简单的 chosen/rejected 分类，而是 Structured Evaluation Chain (SEC) 数据。构造方式是：给 instruction model 输入 $\\{H_t^{(u)},E^{(u)}\\}$，先生成 $P_t^{(u)}$，再生成 criteria、权重、逐项分析和最终分数，并通过 rejection sampling 过滤低质量 chain。\n从建模角度看，这一步相当于先教模型掌握下面这条生成格式：\n$$ \\{H_t^{(u)},E^{(u)}\\} \\Rightarrow P_t^{(u)} \\Rightarrow \\text{criteria with weights} \\Rightarrow \\text{score breakdown} \\Rightarrow s_t^i $$ 这个阶段解决的是：模型是否具备生成合格 personalized evaluation chain 的基本能力。\nCriteria-based Reasoning Enhancement.\n只有 SFT 还不够。推理时往往没有显式偏好 $E^{(u)}$，但模型仍然要从有限历史中推断“这个用户当前大概率在意什么”。因此第二阶段使用 RL 强化 evaluation chain 的质量。\n这一阶段的关键设计是：把显式偏好当作训练时 supervision，而不是推理时必须可见的条件。模型需要从有限历史中先推断 plausible explicit preference，再基于这套偏好生成完整 chain。\n奖励由两部分组成。第一部分是 process reward。模型生成一条 evaluation chain 后，再由 LLM-as-a-judge 判断这条 chain 是否覆盖了用户显式偏好或 synthetic preference，对应分数记为：\n$$ \\operatorname{PR}_t\\in[0,1] $$ 第二部分是 outcome reward。如果最终分数满足 chosen response 高于 rejected response，则记为 1，否则记为 0：\n$$ \\operatorname{OR}_t=\\mathbf{1}\\{s_t^c\u003es_t^r\\} $$ 因此总奖励为：\n$$ R_t=\\alpha\\cdot \\operatorname{PR}_t+\\beta\\cdot \\operatorname{OR}_t $$ 这个设计同时约束了两件事：\n$\\operatorname{PR}_t$ 约束 evaluation chain 是否真正覆盖用户偏好； $\\operatorname{OR}_t$ 约束最终排序是否正确。 如果只有 $\\operatorname{OR}_t$，模型可能只学到“让 chosen 分更高”的结果导向策略，而 chain 本身未必真正反映用户偏好；如果只有 $\\operatorname{PR}_t$，模型可能生成形式上完整的分析，但最终排序仍然错误。\n采样得到的第 $k$ 条 evaluation chain 记为：\n$$ c_t^{(k)}=[P_t^{(u)};S_t^{(u)}] $$ 论文将上述奖励放入 GRPO 进行训练。为了避免和奖励权重中的 $\\beta$ 混淆，下面把 KL 系数记为 $\\gamma$。目标函数可以写成：\n$$ \\begin{align} J_{\\text{GRPO}}(\\theta)= \\mathbb{E}\\Bigg[ \\frac{1}{K}\\sum_{k=1}^K \\frac{1}{|c_t^{(k)}|} \\sum_{j=1}^{|c_t^{(k)}|} \\min\\Big( r_{t,j}^{(k)}A_t^{(k)}, \\operatorname{clip}(r_{t,j}^{(k)},1-\\epsilon,1+\\epsilon)A_t^{(k)} \\Big) \\Bigg] -\\gamma D_{KL}(\\pi_\\theta\\Vert\\pi_{\\text{ref}}) \\end{align} $$ 其中 token-level ratio 为：\n$$ r_{t,j}^{(k)}= \\frac{ \\pi_\\theta(c_{t,j}^{(k)}\\vert q_t,H_t^{(u)},y_t^i,c_{t, \u003c j}^{(k)}) }{ \\pi_{\\theta_{\\text{old}}}(c_{t,j}^{(k)}\\vert q_t,H_t^{(u)},y_t^i,c_{t, \u003c j}^{(k)}) } $$ $A_t^{(k)}$ 是由 $R_t$ 计算得到的 relative advantage。\n这个目标可以按下面的逻辑理解：\n先给每条 sampled evaluation chain 一个基于 $R_t$ 的相对优势； 若 $A_t^{(k)}\u003e0$，则提高这条 chain 上 token 的生成概率； 若 $A_t^{(k)}\u003c0$，则降低这条 chain 上 token 的生成概率； clip 控制单步更新幅度； KL 项约束新策略不要偏离参考模型过远。 因此，第二阶段优化的不是单独那个最终分数，而是整条评价链条的生成策略。\nHard negative-aware Curriculum Learning.\n第三阶段继续使用 RL，但逐步提高 hard negative 的比例。这里的 hard negative 指那些差异非常细、主观性强、难以直接判断的 response pair。论文在这个阶段关闭了 process reward，只保留 outcome-oriented 优化。原因是 hard negative 已经足够接近决策边界，继续强加过程奖励会压缩模型的探索空间。这个阶段的目标更像是针对困难样本的排序强化。\nTest-time User-based Scaling 这一部分对应论文要解决的另外两个问题：\n用户偏好推断本身带有噪声； 新用户历史很短时，单靠个人数据不够稳定。 Offline prototype initialization and optimization.\n论文先对每个 preference modeling $P_t^{(u)}$ 做 embedding：\n$$ P_t^{(u)}\\in\\mathbb{R}^d $$ 再将这些 embedding 聚成 $k$ 个 user prototype：\n$$ A\\in\\mathbb{R}^{k\\times d} $$ 但 K-means 得到的只是静态聚类中心，还不是可用于判别 chosen/rejected 的有效 prior，因此论文进一步对 prototype 做 refinement。\n首先，对一条历史记录 $(q_\\tau,y_\\tau^+,y_\\tau^-)$，构造对应的 preference signal：\n$$ o_\\tau=\\sigma\\big(W\\cdot \\operatorname{concat}(q_\\tau,\\;y_\\tau^+-y_\\tau^-)\\big) $$ 这里的设计是：\n$q_\\tau$ 保留该轮任务语境； $y_\\tau^+-y_\\tau^-$ 表示用户偏好方向。 因此，$o_\\tau$ 编码的不是“这轮发生了什么”，而是“在这个 query 下，用户偏向什么样的回答”。\n接着，论文使用 query-aware + prototype-aware attention 对历史做选择：\n$$ \\begin{align} v_H\u0026=\\sum_{\\tau=1}^h\\alpha_\\tau o_\\tau \\\\ \\alpha_\\tau\u0026= \\operatorname{softmax}_\\tau \\left( \\frac{o_\\tau^\\top q_t}{\\sqrt d} + \\rho\\frac{o_\\tau^\\top a_j}{\\sqrt d} \\right) \\end{align} $$ 其中：\n$\\frac{o_\\tau^\\top q_t}{\\sqrt d}$ 衡量当前 query 与历史记录是否相关； $\\rho\\frac{o_\\tau^\\top a_j}{\\sqrt d}$ 衡量这条历史是否符合当前 prototype 的整体偏好方向。 得到历史摘要后，再把 prototype、当前 query 和历史摘要融合成一个 prior：\n$$ z_t=a_j+\\lambda_q W_q q_t+\\lambda_s W_s v_H $$ 这个式子的三项分别对应：\n群体层面的 prototype prior； 当前 query 的场景修正； 个人历史的局部修正。 随后，模型利用这个 prior 区分当前样本中的正负回答。定义打分间隔为：\n$$ \\Delta_t=z_t^\\top y_t^+-z_t^\\top y_t^- = z_t^\\top (y_t^+-y_t^-) $$ 如果将“正样本优于负样本”的概率写成 logistic 形式：\n$$ p(y_t^+\\succ y_t^-\\mid z_t)=\\sigma(\\Delta_t) $$ 那么对应的 pairwise loss 就是：\n$$ L_{\\text{pair}}=-\\log \\sigma(\\Delta_t) $$ 这个推导可以按下面的顺序理解：\n希望 $\\Delta_t$ 越大越好，因为这表示 $y_t^+$ 比 $y_t^-$ 更符合当前 prior； 用 sigmoid 把 margin 转成概率； 对“正样本应优于负样本”做最大似然估计； 得到的负对数似然就是 $-\\log \\sigma(\\Delta_t)$。 其导数为：\n$$ \\frac{\\partial L_{\\text{pair}}}{\\partial \\Delta_t} = \\sigma(\\Delta_t)-1 $$ 当 $\\Delta_t$ 较小时，$\\sigma(\\Delta_t)-1\u003c0$，优化会继续推动 $\\Delta_t$ 增大；只有当正负样本已经被明显拉开时，梯度才会逐渐减小。\n为了防止 prototype 漂移过大，论文又加入两个正则项，得到最终目标：\n$$ L= L_{\\text{pair}} + \\lambda_{\\text{cent}}\\lVert a_j-\\mu_j\\rVert_2^2 + \\lambda_{\\text{tr}}\\lVert a_j-p_j\\rVert_2^2 $$ 其中：\n$\\mu_j$ 是当前 cluster 的中心； $p_j$ 是上一步更新前的 prototype 状态。 因此，prototype refinement 的作用就是把静态聚类中心改造成一个可训练、可判别、可迁移的用户偏好先验。\nTest-time dual-granularity scaling.\n完成训练后，论文在测试时又做了两层 scaling。\n第一层是 individual-level scaling。对同一个用户，不只生成一条 preference analysis，而是并行采样 $m$ 条：\n$$ S_{t,x}^i\\sim R_\\theta\\big(q_t,H_t^{(u)},y_t^i,P_{t,x}^{(u)}\\big) $$ 然后对这些分数求平均。从形式上看，这一步可以理解成对潜在偏好变量 $P_t^{(u)}$ 做 Monte Carlo 积分：\n$$ \\frac{1}{m}\\sum_{x=1}^m \\operatorname{Extract}(S_{t,x}^i) \\approx \\mathbb{E}_{P\\sim p(P\\vert q_t,H_t^{(u)},E^{(u)})} \\big[\\operatorname{score}(y_t^i\\vert P)\\big] $$ 也就是说，如果当前场景下的 persona 本身存在不确定性，那么一次采样并不足够；更稳定的做法是对多个合理偏好假设求平均。\n第二层是 prototype-level scaling。模型先把当前用户分配到最近的 prototype，再找出该 prototype 下最相似的 $n$ 个用户 $\\{u_w\\}_{w=1}^n$，利用这些相似用户的偏好再做一轮评分：\n$$ \\big(S_t^i\\big)^{(u_w)} \\sim R_\\theta\\big(q_t,H_t^{(u_w)},y_t^i,P_t^{(u_w)}\\big) $$ 最终分数写为：\n$$ s_t^i= \\frac{1}{m}\\sum_{x=1}^m \\operatorname{Extract}(S_{t,x}^i) + \\frac{1}{n}\\sum_{w=1}^n \\operatorname{Extract}\\Big(\\big(S_t^i\\big)^{(u_w)}\\Big) $$ 这个公式表达的是两个并列的投票池：\n一个来自当前用户自身的多次偏好采样； 一个来自相似用户的偏好迁移。 前者处理“同一个用户当前场景到底在意什么”的不确定性，后者处理“新用户历史太少时能否借助相似用户补足先验”的问题。这也是 P-GenRM 将 generative reward model 的 test-time sampling 能力与 prototype-based transfer 结合起来的关键。\nReference [1] Zhang et al. “P-GenRM: Personalized Generative Reward Model with Test-time User-based Scaling”. arXiv, 2026.\n","permalink":"https://rslog.cc/posts/2026-03-21-p-genrm/","summary":"\u003ch3 id=\"overview\"\u003eOverview\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e\u003ca href=\"https://arxiv.org/pdf/2602.12116\" class=\"entityLink\"\u003eP-GenRM: Personalized Generative Reward Model with Test-time User-based Scaling\u003c/a\u003e讨论的是 personalized alignment 里的一个核心问题：同一条回答，对不同用户未必有相同的评价标准；即使是同一个用户，在不同场景下，评价标准也可能变化。\u003c/p\u003e","title":"P-GenRM: Personalized Generative Reward Model"},{"content":"Abstract Attention Residuals 是 Moonshot AI Kimi Team 在 2026 年 3 月 16 日发布的技术报告，项目代码同步开源在 GitHub。\n这篇论文讨论的是一个看起来很基础、但几乎所有大模型都会用到的模块：残差连接（Residual Connection）。\n如果只看最常见的写法，残差连接很简单：\n$$ h_l = h_{l-1} + f_{l-1}(h_{l-1}) $$ 大部分介绍都会说，残差连接的作用是给梯度留一条“直通路径”，让深层网络更容易训练。这当然没错，但这篇论文指出，残差连接还有另一个同样重要、却更容易被忽略的作用：\n它决定了前面各层的信息，是怎么一路传到后面层的； 它决定了“当前层到底能看到前面哪些层的信息”。 标准残差连接的做法，其实非常朴素：前面所有层的输出，全部直接加起来。也就是说，所有历史层一视同仁，没有筛选，没有权重竞争，没有“哪一层更重要”这种机制。\nAttention Residuals（注意力残差，简称 AttnRes）做的事情可以用一句话概括：\n传统残差连接：把前面所有层的输出直接相加； 注意力残差：让当前层先对前面各层打分，再做加权求和。 这就是这篇论文最核心的改动。\n更具体地说，论文提出了两个版本：\nFull Attention Residuals（全量注意力残差）：当前层可以直接查看前面所有层的输出； Block Attention Residuals（分块注意力残差）：为了降低显存和通信开销，把前面很多层先压缩成块级表示，再做注意力聚合。 Introduction 先看传统残差连接到底在做什么。\n第 $l$ 层的输入写成：\n$$ h_l = h_{l-1} + f_{l-1}(h_{l-1}) $$ 把这个递推一直展开，会得到：\n$$ h_l = h_1 + \\sum_{i=1}^{l-1} f_i(h_i) $$ 这里的含义非常直接：第 $l$ 层看到的输入，不只是上一层的输出，而是“初始词向量（embedding）加上前面所有层输出的总和”。\n这也是残差连接为什么一方面很好用，另一方面又会埋下问题的原因。\n它的好处很清楚：\n早期层的信息可以一直往后传； 反向传播时梯度有一条不经过复杂变换的路径； 深层网络更容易训练稳定。 但它的限制也同样很清楚：\n前面所有层的输出都被混在同一个和里； 当前层并不知道“哪些历史层更重要”； 越往后，这个和会越大，单层输出在这个总和里所占的比例会越来越小。 这就是论文里一直在强调的一个现象：在 PreNorm（前归一化）架构下，残差主路径不会在每次相加后立刻重新归一化，所以隐藏状态的“总量”会随着深度持续累加。后面层如果还想让自己的输出有影响力，就只能把自己的输出做得越来越大。\n这里把这句话单独展开一下。Attention Residuals 正文里直接给出了结论，理论背景主要来自On Layer Normalization in the Transformer Architecture和SiameseNorm。这几篇文章连起来看，逻辑会更清楚。\n为什么 PreNorm 会出现幅值增长 先把一个标准 Transformer block 里 LayerNorm（层归一化）到底放在哪里说清楚。\n如果按一个完整 block 来写，PreNorm 的形式是：\n$$ u_l = h_l + \\text{Attn}(\\text{LN}_1(h_l)) $$ $$ h_{l+1} = u_l + \\text{MLP}(\\text{LN}_2(u_l)) $$ $$ \\begin{align} h_{l+1}\u0026=h_l+\\text{Attn}(\\text{LN}_1(h_l))+\\text{MLP}(\\text{LN}_2(h_l+\\text{Attn}(\\text{LN}_1(h_l)))) \\\\\\\\ \u0026=h_l+\\Delta_l=h_l+f_l(h_l) \\end{align} $$也就是说，一个 block 里会发生两次“先归一化，再进子层，再加回主路径”的操作：\n先对 $h_l$ 做归一化，再送进 Attention（注意力）子层； Attention 输出直接加回主路径，得到 $u_l$； 再对 $u_l$ 做归一化，再送进 MLP（前馈网络）子层； MLP 输出再直接加回主路径，得到 $h_{l+1}$。 注意最关键的一点：\n归一化发生在残差分支输入处； 但“相加之后的主路径”本身没有在 block 内被重新归一化。 这就是 PreNorm（前归一化）和 PostNorm（后归一化）的本质区别。\nPostNorm 如果写成同样的 block 形式，则是：\n$$ u_l = \\text{LN}_1(h_l + \\text{Attn}(h_l)) $$ $$ h_{l+1} = \\text{LN}_2(u_l + \\text{MLP}(u_l)) $$ 也就是说，PostNorm 是每次残差相加后，立刻把主路径重新归一化；而 PreNorm 是只归一化分支输入，不归一化主路径本身。\n这个差别看起来只是 LayerNorm 放前还是放后，但对 hidden state（隐藏状态）的尺度变化影响非常大。\n所以这篇论文的逻辑其实是：\nPreNorm 的主路径会持续累积； 单层增量相对主路径的占比越来越小； 后面层必须输出更大的量才有存在感； 这会造成深度利用率下降； 因此不应该继续让所有历史层都用固定系数 1 去做累加，而应该改成可选择的注意力聚合。 用一句更直白的话说，传统残差连接像是把前面所有层的结果都倒进同一个桶里。桶会越来越满，但当前层并不能把桶里的内容再拆开来看，只能接着在这个混合结果上继续算。\nAttention Residuals（注意力残差）想解决的，就是这个“都倒进同一个桶里”的问题。\n论文的思路很像序列建模的发展过程：\n循环神经网络（RNN）是把过去所有词元（token）压成一个状态； Transformer 用注意力机制（Attention）替代了这种单状态递推； 传统残差连接也在 depth（深度）维度上做了类似的单状态递推； 那么自然也可以考虑：在深度维度上，用注意力替代简单的递推累加。 Motivation 这篇论文的动机部分其实就是在回答一个问题：\n为什么“残差连接把前面所有层全部加起来”会成为一个值得单独处理的问题？\nTraining Deep Networks via Residuals 残差连接最经典的作用，是让梯度更容易往前传。\n对中间层 $h_l$ 来说，损失函数对它的梯度可以写成：\n$$ \\frac{\\partial \\mathcal L}{\\partial h_l} = \\frac{\\partial \\mathcal L}{\\partial h_L} \\prod_{j=l}^{L-1} \\left( I + \\frac{\\partial f_j}{\\partial h_j} \\right) $$ 把这个乘积展开，里面总会有一个恒等项 $I$。这意味着不管网络有多深，梯度总有一条“直接穿过去”的路，所以深层网络比纯粹堆叠普通层更稳定。\n但如果看前向传播，问题就出来了。\n第 $l$ 层的输入是：\n$$ h_l = h_1 + \\sum_{i=1}^{l-1} f_i(h_i) $$ 这里面前面每一层的输出，系数都是 1。\n也就是说，传统残差连接默认做了三个假设：\n前面每一层都同样重要； 当前层不需要区分“哪一层的信息更有用”； 把所有历史层直接相加，不会带来严重的信息淹没问题。 论文认为，这三个假设在现代大模型里都太强了。\n因为一旦深度很大，这种简单相加会带来三个问题：\n无法选择历史层 当前层拿到的是一个总和，而不是一组独立的历史层表示。所以它只能看“混合后的结果”，不能看“某一层单独的结果”。\n早期信息越来越容易被淹没 假设第 $i$ 层输出对第 $l$ 层输入的相对贡献写成：\n$$ \\frac{\\Vert f_i(h_i)\\Vert}{\\left\\Vert h_1 + \\sum_{j=1}^{l-1} f_j(h_j)\\right\\Vert} $$ 随着 $l$ 增大，分母会越来越大，而单层输出的占比会越来越小。\n越往后的层，越需要把输出做大 因为如果输出幅值不够大，自己的影响就会被前面越来越大的 residual stream（残差流）淹没。\n这也是论文里说的 PreNorm dilution（前归一化稀释）问题：前面所有层不断累加，导致单层贡献越来越“稀”。\n所以，论文真正要改的不是“梯度路径”本身，而是“信息在深度维度上怎么聚合”这件事。\nAttention Residuals: A Unified View of Time and Depth The Duality of Time and Depth 论文先给出一个很重要的类比：\n在时间维度上，RNN 用一个状态去压缩过去所有词元（token）； 在深度维度上，传统残差连接也用一个状态去压缩过去所有层。 如果把这件事写成公式，会更清楚。\n传统残差连接展开后是：\n$$ h_l = h_1 + \\sum_{i=1}^{l-1} f_i(h_i) $$ 注意力残差则写成：\n$$ h_l = \\alpha_{0 \\to l} h_1 + \\sum_{i=1}^{l-1} \\alpha_{i \\to l} f_i(h_i) $$ 其中这些权重满足：\n$$ \\sum_{i=0}^{l-1} \\alpha_{i \\to l} = 1 $$ 这个改动看起来只是“把 1 换成了可学习的 $\\alpha$”，但含义完全不同。\n传统残差连接里，每一层都固定占 1 份权重，没有竞争。\n注意力残差里，所有历史层共享同一份总权重。某一层权重大了，其他层的权重就会变小。这意味着当前层不再是“把历史全收下”，而是“在历史里挑重点”。\n这也是传统残差连接和注意力残差连接最本质的区别。\nFull Attention Residuals Full Attention Residuals（全量注意力残差）的思路很直接：当前层直接看前面所有层，然后用 softmax 归一化注意力去决定该取哪些层。\n论文定义的权重是：\n$$ \\alpha_{i \\to l} = \\frac{\\phi(q_l, k_i)} {\\sum_{j=0}^{l-1} \\phi(q_l, k_j)} $$ 其中打分函数是：\n$$ \\phi(q, k) = \\exp \\left(q^T \\text{RMSNorm}(k)\\right) $$ 这里有三个对象：\n$q_l$：第 $l$ 层自己的 query（查询向量）； $k_i$：前面第 $i$ 个来源的 key（键向量）； $v_i$：前面第 $i$ 个来源的 value（值向量）。 论文采用的定义是：\n$$ q_l = w_l $$ $$ k_i = v_i = \\begin{cases} h_1, \u0026 i = 0 \\\\\\\\ f_i(h_i), \u0026 1 \\le i \\le l-1 \\end{cases} $$ 最终第 $l$ 层的输入是：\n$$ h_l = \\sum_{i=0}^{l-1} \\alpha_{i \\to l} v_i $$ 这组公式本身不复杂，但背后的设计点很值得展开。\n和传统残差连接的区别到底是什么 把两者并排看最清楚。\n传统残差连接：\n$$ h_l = h_1 + \\sum_{i=1}^{l-1} f_i(h_i) $$ 注意力残差连接：\n$$ h_l = \\alpha_{0 \\to l} h_1 + \\sum_{i=1}^{l-1} \\alpha_{i \\to l} f_i(h_i) $$ 两者的差别可以概括成四点：\n传统残差连接是固定求和，注意力残差是动态加权求和 传统残差里，每个历史层的系数都固定等于 1。当前层没有选择权。\n注意力残差里，每个历史层的权重都由当前层动态决定。\n传统残差连接只能看“混合结果”，注意力残差能看“单个历史层” 传统残差把所有历史层先混起来再往后传，后面的层无法再知道“哪一部分来自哪一层”。\n注意力残差直接对历史层逐个打分，所以它保留了“按层选择”的能力。\n传统残差连接的总幅值容易随着深度变大，注意力残差会把总权重归一化 传统残差连接的权重一直在累加，所以隐藏状态（hidden state）的规模更容易随着层数增长。\n注意力残差因为用了 softmax，所有权重加起来恒等于 1，至少在残差聚合这一段上，规模更容易控制。\n传统残差连接默认“大家都重要”，注意力残差允许“有些层比别的层更重要” 这对于大模型尤其重要，因为不同层往往分工不同：\n有些层更偏词法和局部模式； 有些层更偏信息路由； 有些层更偏组合和推理。 如果当前层不能主动决定“该多看谁”，就只能接受一个固定的历史混合物。\n为什么 query（查询向量）用一个可学习向量，而不是当前隐藏状态\n论文这里用了一个很轻量的设计：每层只额外引入一个向量 $w_l$，把它当作 query（查询向量）。\n也就是说，当前层的查询不是从输入里现算出来的，而是一个层级参数。\n这么做有两个作用：\n参数开销很小，每层只多一个长度为 $d$ 的向量； 更重要的是，它和前向隐藏状态（hidden state）解耦了，后面系统实现里就可以把同一个 block 内很多层的 query 一起算。 论文也做了消融实验：如果把 query 改成从当前隐藏状态（hidden state）投影出来，效果还会更好一点，但工程代价会明显上升。\n为什么 key 上要加 RMSNorm（均方根归一化） 这一点很容易被忽略，但其实很重要。\n如果直接用：\n$$ \\exp(q_l^T k_i) $$ 去打分，那么幅值很大的层，哪怕方向并不更匹配，也可能因为数值更大而拿到更高权重。\n而论文真正想做的是“内容选择”，不是“谁的向量绝对值更大谁赢”。\n所以它先做：\n$$ \\exp \\left(q_l^T \\text{RMSNorm}(k_i)\\right) $$ 这样历史层之间的幅值差异不会直接主导 softmax 权重。\n为什么所有 query 要零初始化 论文特别强调，所有 $w_l$ 必须初始化为 0。\n原因很简单。当 $w_l = 0$ 时，所有历史层的得分都一样，所以一开始的权重就是均匀分布。\n也就是说，训练一开始时，Full Attention Residuals（全量注意力残差）不是随机乱选历史层，而是先从“平均看所有历史层”开始，再慢慢学会选择。\n这会明显减轻训练初期的不稳定。\n图1：Attention Residuals 总览。左图是传统残差连接，中图是全量注意力残差，右图是分块注意力残差。图片来自原论文 Figure 1。 Full Attention Residuals 的代价 全量注意力残差的好处是最直接、最完整，但代价也最直接。\n如果网络有 $L$ 层，那么第 $l$ 层要看前面 $l-1$ 个历史层。所有层加起来，残差这一部分的计算规模大致是：\n计算量：$O(L^2 d)$ 历史层缓存访问：$O(Ld)$ 在小规模训练里，这不一定是问题，因为这些中间层本来就要保存下来用于反向传播。\n但在大规模预训练里，问题会立刻变重，特别是下面两种场景：\nactivation recomputation（激活重算）：原本可以丢掉的中间层现在不能轻易丢； pipeline parallelism（流水线并行）：这些历史表示还要在不同 stage 之间传来传去。 这就引出了论文的第二个版本。\nBlock Attention Residuals Block Attention Residuals（分块注意力残差）的目标非常明确：保留“按层选择历史”的能力，但把系统代价压下来。\n这一部分的符号定义直接对应原论文Attention Residuals里对 Block Attention Residuals（分块注意力残差）的公式化描述，整体结构示意可以结合论文的 Figure 1(c) 和 Figure 3 一起看。\n它的做法也很直观：\n不再让每一层都直接看前面所有单层输出； 而是把若干层分成一个 block（块）； 同一个 block 里的层，先用普通残差把结果累加起来； block 和 block 之间，再做注意力聚合。 设第 $n$ 个 block 的层集合是 $\\mathcal B_n$，那么这个 block 的总表示写成：\n$$ b_n = \\sum_{j \\in \\mathcal B_n} f_j(h_j) $$ 如果只累加到 block 内前 $i$ 层，那么部分和写成：\n$$ b_n^i = \\sum_{j \\in \\mathcal B_n,\\ j \\le i} f_j(h_j) $$ 论文还定义：\n$$ b_0 = h_1 $$ 也就是把最初的输入词向量（token embedding）单独当成一个固定来源保留下来。\n对于第 $n$ 个 block 内第 $i$ 层，注意力看到的 value 集合分两种情况：\n第一种，如果它是这个 block 的第一层，那么它只能看：\n$$ [b_0, b_1, \\cdots, b_{n-1}] $$ 第二种，如果它已经是 block 中后面的层，那么它还能额外看到当前 block 的部分和：\n$$ [b_0, b_1, \\cdots, b_{n-1}, b_n^{i-1}] $$ 这一步非常关键，因为它说明 Block Attention Residuals（分块注意力残差）并不是简单地把很多层粗暴压扁掉了，而是采用了一个分工结构：\n块内仍然保留顺序细节； 块间只保留压缩后的摘要。 于是它在“表达能力”和“工程成本”之间做了一个折中。\n这个设计和传统残差连接的区别也很容易看清：\n传统残差连接：所有历史层一直混在一个总和里； 分块注意力残差：近处的信息保留更细，远处的信息先压成块摘要，再按需读取。 论文最终发现，用大约 8 个 blocks，已经能恢复 Full Attention Residuals（全量注意力残差）的大部分收益。\nReferences [1] Kimi Team. “Attention Residuals” arXiv 2026.\n[2] Moonshot AI. “Attention-Residuals” GitHub repository.\n[3] Xiong et al. “On Layer Normalization in the Transformer Architecture” ICML 2020.\n[4] Li et al. “SiameseNorm: Breaking the Barrier to Reconciling Pre/Post-Norm” arXiv 2026.\n[5] Zhang and Sennrich. “Root Mean Square Layer Normalization” NeurIPS 2019.\n[6] Kimi Team. “Kimi Linear: An Expressive, Efficient Attention Architecture” arXiv 2025.\n","permalink":"https://rslog.cc/posts/2026-03-19-attention-residual/","summary":"\u003ch3 id=\"abstract\"\u003eAbstract\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e\u003ca href=\"https://arxiv.org/pdf/2603.15031\" class=\"entityLink\"\u003eAttention Residuals\u003c/a\u003e 是 Moonshot AI Kimi Team 在 2026 年 3 月 16 日发布的技术报告，项目代码同步开源在 \u003ca href=\"https://github.com/MoonshotAI/Attention-Residuals\" class=\"entityLink\"\u003eGitHub\u003c/a\u003e。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e这篇论文讨论的是一个看起来很基础、但几乎所有大模型都会用到的模块：残差连接（Residual Connection）。\u003c/p\u003e","title":"Attention Residual"},{"content":"Overview 最近几篇 self-distillation 的论文，核心结构非常一致：\nSelf-Distillation Enables Continual Learning Reinforcement Learning via Self-Distillation Self-Distilled Reasoner: On-Policy Self-Distillation for Large Language Models 这三篇工作都不是传统意义上的“大模型蒸馏小模型”。更准确的表述是：同一个模型同时扮演 student 和 teacher，teacher 只是比 student 多看了一份特权上下文。\n统一记号后，student policy 可以写成：\n$$ \\pi_\\theta(\\cdot\\vert x,\\hat y_{\\\u003c t}) $$teacher policy 可以写成：\n$$ q_\\theta(\\cdot\\vert x,z,\\hat y_{\\\u003c t}) $$其中 $z$ 表示 teacher 额外可见的信息。student 先在自己的策略下采样：\n$$ \\hat y\\sim\\pi_\\theta(\\cdot\\vert x) $$然后在 student rollout 上最小化 teacher 和 student 的 token-level 分布差异：\n$$ \\mathcal L(\\theta)=\\mathbb E_{(x,z)}\\mathbb E_{\\hat y\\sim \\pi_\\theta(\\cdot\\vert x)}\\left[\\sum_{t=1}^{|\\hat y|}\\mathcal D\\left(q_\\theta(\\cdot\\vert x,z,\\hat y_{\\\u003c t})\\Vert \\pi_\\theta(\\cdot\\vert x,\\hat y_{\\\u003c t})\\right)\\right] $$三篇论文的差别主要在于 $z$ 的来源：\n在 SDFT 里，$z$ 是 expert demonstration 在 SDPO 里，$z$ 是 environment feedback，或者成功 rollout 提供的隐式反馈 在 OPSD 里，$z$ 是 ground-truth answer / verified solution 因此，这一类方法更接近 privileged-context distillation：先让 teacher 在更多上下文下形成一个更优的条件分布，再把这个分布蒸馏回 student。\nSelf-Distillation Enables Continual Learning 这篇Self-Distillation Enables Continual Learning讨论的是 continual learning：只有 demonstration，没有显式 reward，如何做 on-policy 学习并尽量减少 catastrophic forgetting。\nMethod 给定任务输入 $x$ 和 demonstration $c$：\nstudent 只看到 $x$ teacher 看到 $x,c$ SDFT 在 student 自己生成的轨迹上最小化 reverse KL：\n$$ L(\\theta)=D_{KL}(\\pi_\\theta(\\cdot\\vert x)\\Vert \\pi(\\cdot\\vert x,c)) $$这里的关键点有两个：\n训练是 on-policy 的，因为轨迹来自当前 student，而不是离线 demo teacher 的作用不是复述 demonstration，而是利用 ICL 根据 demonstration 形成一个 demonstration-aware policy 这篇论文更重要的部分，是把这个目标改写成一个 trust-region RL 问题。标准形式为：\n$$ \\pi_{k+1}=\\arg\\max_\\pi \\mathbb E_{y\\sim \\pi}[r(y,x)]-\\beta D_{KL}(\\pi(\\cdot\\vert x)\\Vert \\pi_k(\\cdot\\vert x)) $$它的最优策略满足：\n$$ \\pi_{k+1}^\\*(y\\vert x)\\propto \\pi_k(y\\vert x)\\exp(r(y,x)/\\beta) $$整理后可以得到 reward 的等价表达：\n$$ r(y,x)=\\beta\\left(\\log \\pi_{k+1}^\\*(y\\vert x)-\\log \\pi_k(y\\vert x)\\right)+C $$真正的难点在于 $\\pi_{k+1}^\\*$ 是未知的。论文在这里引入了 ICL assumption：\n$$ \\pi_{k+1}^\\*(y\\vert x)\\approx \\pi(y\\vert x,c) $$也就是说，给定 demonstration 之后，同一个模型在 ICL 条件下形成的 teacher 分布，近似于“理解了任务意图之后的更优策略”。\n将这个假设代回去，就得到 SDFT 对应的隐式 reward：\n$$ r(y,x,c)=\\log \\pi(y\\vert x,c)-\\log \\pi_k(y\\vert x) $$如果进一步拆到 token 级别：\n$$ r_t(y_t\\vert y_{\\","permalink":"https://rslog.cc/posts/2026-03-18-self-distillation/","summary":"\u003ch3 id=\"overview\"\u003eOverview\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e最近几篇 self-distillation 的论文，核心结构非常一致：\u003c/p\u003e\n\u003col\u003e\n\u003cli\u003e\u003ca href=\"https://arxiv.org/pdf/2601.19897\" class=\"entityLink\"\u003eSelf-Distillation Enables Continual Learning\u003c/a\u003e\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003ca href=\"https://arxiv.org/pdf/2601.20802\" class=\"entityLink\"\u003eReinforcement Learning via Self-Distillation\u003c/a\u003e\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003ca href=\"https://arxiv.org/pdf/2601.18734\" class=\"entityLink\"\u003eSelf-Distilled Reasoner: On-Policy Self-Distillation for Large Language Models\u003c/a\u003e\u003c/li\u003e\n\u003c/ol\u003e\n\u003cp\u003e这三篇工作都不是传统意义上的“大模型蒸馏小模型”。更准确的表述是：\u003cstrong\u003e同一个模型同时扮演 student 和 teacher，teacher 只是比 student 多看了一份特权上下文。\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e","title":"Self-Distillation as Privileged-Context Distillation"},{"content":"Two Level KL 关于LLM强化学习中的KL散度，假设策略模型为$\\pi_\\theta$，参考模型为$\\pi_{ref}$，两个模型的KL散度定义为\n$$ D_{KL}(\\pi_\\theta\\Vert\\pi_{ref})=\\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta}\\log\\frac{\\pi_\\theta(y)}{\\pi_{ref}(y)}=\\sum_{y\\in\\mathcal Y}\\pi_\\theta(y)\\log\\frac{\\pi_\\theta(y)}{\\pi_{ref}(y)} $$除此之外，对于已经采样的一条文本$y$，可以计算该条文本平均每个token关于这两个模型的KL散度\n$$ \\begin{align} D_{KL}^y(\\pi_\\theta\\Vert\\pi_{ref})\u0026=\\frac{1}{\\vert y\\vert}\\sum_{t=1}^{\\vert y\\vert}D_{KL}(\\pi_\\theta(\\cdot\\vert y_{\\\u003c t})\\Vert\\pi_{ref}(\\cdot\\vert y_{\\\u003c t})) \\\\\\\\ \u0026=\\frac{1}{\\vert y\\vert}\\sum_{t=1}^{\\vert y\\vert}\\sum_{v_t\\in\\mathcal V}\\pi_\\theta(v_t\\vert y_{\\\u003c t})\\log\\frac{\\pi_\\theta(v_t\\vert y_{\\\u003c t})}{\\pi_{ref}(v_t\\vert y_{\\\u003c t})} \\end{align} $$后者常用于知识蒸馏场景，但对于强化学习场景则一般使用前者。\nRKL \u0026amp; FKL 对于两个模型$\\pi_\\theta$和$\\pi_{ref}$，其中$\\pi_\\theta$是待优化的模型分布，那么通常定义：\n$D_{KL}(\\pi_{ref}\\Vert\\pi_\\theta)=\\mathbb E_{y\\sim\\pi_{ref}}\\log\\frac{\\pi_{ref}(y)}{\\pi_\\theta(y)}$为前向KL散度（Forward KL, FKL） $D_{KL}(\\pi_\\theta\\Vert\\pi_{ref})=\\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta}\\log\\frac{\\pi_\\theta(y)}{\\pi_{ref}(y)}$为反向KL散度（Reverse KL, RKL） 对于FKL，最小化FKL：$\\min\\limits_\\theta\\sum_{y\\in\\mathcal Y}\\pi_{ref}(y)\\log\\frac{\\pi_{ref}(y)}{\\pi_\\theta(y)}$等价于$\\max\\limits_\\theta\\sum_{y\\in\\mathcal Y}\\pi_{ref}(y)\\log\\pi_\\theta(y)$，也就是$\\max\\limits_\\theta\\mathbb E_{y\\sim\\pi_{ref}}[\\log\\pi_\\theta(y)]$，这是一个最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE），像自回归LLM的pretrain或者SFT使用的就是这个优化。FKL的优化特性包含：均值寻求（Mean Seeking）、零回避（Zero-Avoiding）、覆盖性（Inclusive）。观察$\\pi_{ref}(y)\\log\\frac{\\pi_{ref}(y)}{\\pi_\\theta(y)}$，如果某个$y$使得$\\pi_{ref}(y)\\\u003e 0$，而$\\pi_\\theta(y)\\rightarrow 0$，那么$\\log\\frac{\\pi_{ref}}{\\pi_\\theta}\\rightarrow\\infty$，导致KL爆炸，所以，模型$\\pi_\\theta$不会在$\\pi_{ref}$有概率的地方概率为0，而会被拉伸自己去覆盖$\\pi_{ref}$的所有高概率区域。\n对于RKL，其优化目标为$\\min\\limits_\\theta\\sum_{y\\in\\mathcal Y}\\pi_\\theta(y)\\log\\frac{\\pi_\\theta(y)}{\\pi_{ref}(y)}$，其优化特性包含：众数寻求（Mode-Seeking）、零强制（Zero-Forcing）、排他性（Exclusive）。观察公式$\\pi_\\theta(y)\\log\\frac{\\pi_\\theta(y)}{\\pi_{ref}(y)}$，如果$\\pi_{ref}(y)\\approx 0$，为了让整体KL小，$\\pi_\\theta(y)$必须也趋近于0，因此模型$\\pi_\\theta$会极力避免在$\\pi_{ref}$概率低的地方有概率。详细分析可见 Kristiadi.的博客。\nKL Estimator 对于Two Level KL中的第一种定义，由于无法采样每一种可能的$y$，因此需要通过估计来近似。Schulman.这篇blog讨论了三种KL散度的近似，分别为：\n$k1=\\log\\frac{\\pi_\\theta(y)}{\\pi_{ref}(y)}$ $k2=\\frac{1}{2}(\\log\\frac{\\pi_\\theta(y)}{\\pi_{ref}(y)})^2$ $k3=\\frac{\\pi_{ref}(y)}{\\pi_\\theta(y)}-\\log\\frac{\\pi_{ref}(y)}{\\pi_\\theta(y)}-1$ $k1$估计是一个无偏估计，显然$\\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta}k1=D_{KL}(\\pi_\\theta\\Vert\\pi_{ref})$，$k1$的方差$\\text{Var}\\_{\\pi_\\theta}(k1)=\\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta}\\left\\[(\\log\\frac{\\pi_\\theta(y)}{\\pi_{ref}(y)})^2\\right\\]-(D_{KL}(\\pi_\\theta\\Vert\\pi_{ref}))^2$，由于第一个平方项的均值会存在较大的波动，整体方差较大。$k2$显然是一个有偏估计，但方差较小（$k2$恒正）。$k3$也是一个无偏估计，因为$\\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta}(\\frac{\\pi_{ref}(y)}{\\pi_\\theta(y)}-1)=\\sum_{y\\in\\mathcal Y}(\\pi_{ref}(y)-\\pi_\\theta(y))=0$，且对任意$x\\\u003e 0$，$x\\ge1+\\log x$，所以$k3\\ge 0$，因此k3的方差也会相对$k1$的方差更小。\n在LLM的一些后训练RL算法中，这些估计会有被用到，比如在PPO中的reward设计中，单个token的reward设计为$r_t=\\begin{cases}-\\beta\\cdot\\log\\frac{\\pi_\\theta(y_t)}{\\pi_{ref}(y_t)},\u00260\\le t\\\u003c \\vert y\\vert-1 \\\\\\\\R(y)-\\beta\\cdot\\log\\frac{\\pi_\\theta(y_t)}{\\pi_{ref}(y_t)},\u0026t=\\vert y\\vert-1\\end{cases}$，这里使用的$k1$估计，且把每个token的概率偏差拆开了。又比如在GRPO中，直接把基于$k3$的估计项加在了损失函数中，但也略有不同，在GRPO中，对于其中一个rollout结果$o_i$，对应的KL惩罚在损失中的表达式为：$-\\frac{1}{\\vert o_i\\vert}\\sum_{t=1}^{\\vert o_i\\vert}\\beta\\cdot\\left\\[\\frac{\\pi_{ref}(o_{i,t})}{\\pi_\\theta(o_{i,t})}-\\log\\frac{\\pi_{ref}(o_{i,t})}{\\pi_\\theta(o_{i,t})}-1\\right\\]$。仔细发现，这和$k3$估计还是有差别的，把求和算出来的到的结果是$(\\sum_{t=1}^{\\vert o_i\\vert}\\frac{\\pi_{ref}(o_{i,t})}{\\pi_\\theta(o_{i,t})})-\\log\\frac{\\pi_{ref}(o_i)}{\\pi_\\theta(o_i)}-\\vert o_i\\vert$，抛开常数项，显然$\\frac{\\pi_{ref}(o_i)}{\\pi_\\theta(o_i)}=\\Pi_{t=1}^{\\vert o_i\\vert}\\frac{\\pi_{ref}(o_{i,t})}{\\pi_\\theta(o_{i,t})}\\neq\\sum_{t=1}^{\\vert o_i\\vert}\\frac{\\pi_{ref}(o_{i,t})}{\\pi_\\theta(o_{i,t})}$。这是由于直接计算$\\Pi_{t=1}^{\\vert o_i\\vert}\\frac{\\pi_{ref}(o_{i,t})}{\\pi_\\theta(o_{i,t})}$对于生成超长$o_i$时容易数值爆炸。\nReward, Loss with k1 and k3 Estimator 最近Shah et al.对LLM的RL训练中，关于KL正则项是添加于reward中还是loss中，以及选用的RL估计是$k1$估计还是$k3$估计，一共四种情况，做了一个比较详细的分析。作者从标准KL梯度出发，逐一分析这四种情况的梯度是否有偏，并分别做实验验证。得出的结论是选择$k1$估计并且将KL正则项放置reward中不论在领域内还是领域外的测试，均优于其他三种情况。因为只有这种情况的KL正则项在真实损失函数中的期望梯度是无偏的。这里再重复推理一下这篇文章的思路。首先，这篇文章是从KL项的梯度是否有偏这个角度出发，这与Schulman博客的出发点不一致，后者是从KL项本身是否有偏出发，设计对应的估计项。\n对于$\\pi_\\theta$以及$\\pi_{ref}$，其KL散度的梯度为$\\nabla_\\theta\\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta}\\log\\frac{\\pi_\\theta(y)}{\\pi_{ref}(y)}=\\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta}\\log\\frac{\\pi_\\theta(y)}{\\pi_{ref}(y)}\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta(y)$:\n$$ \\begin{align} \\nabla_\\theta\\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta}\\log\\frac{\\pi_\\theta(y)}{\\pi_{ref}(y)}\u0026=\\nabla_\\theta\\sum_{y\\in\\mathcal Y}\\pi_\\theta(y)\\log\\frac{\\pi_\\theta(y)}{\\pi_{ref}(y)}=\\sum_{y\\in\\mathcal Y}\\nabla_\\theta\\left\\(\\pi_\\theta(y)\\log\\frac{\\pi_\\theta(y)}{\\pi_{ref}(y)}\\right\\) \\\\\\\\ \u0026=\\sum_{y\\in\\mathcal Y}\\left\\(\\nabla_\\theta\\pi_\\theta(y)\\right\\)\\cdot\\log\\frac{\\pi_\\theta(y)}{\\pi_{ref}(y)}+\\pi_\\theta(y)\\cdot\\nabla_\\theta\\log\\frac{\\pi_\\theta(y)}{\\pi_{ref}(y)} \\\\\\\\ \u0026=\\sum_{y\\in\\mathcal Y}\\pi_\\theta(y)\\log\\frac{\\pi_\\theta(y)}{\\pi_{ref}(y)}\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta(y)+\\sum_{y\\in\\mathcal Y}\\pi_\\theta(y)\\cdot\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta(y) \\\\\\\\ \u0026=\\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta}\\log\\frac{\\pi_\\theta(y)}{\\pi_{ref}(y)}\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta(y)+\\sum_{y\\in\\mathcal Y}\\nabla_\\theta\\pi_\\theta(y) \\\\\\\\ \u0026=\\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta}\\log\\frac{\\pi_\\theta(y)}{\\pi_{ref}(y)}\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta(y) \\end{align} $$作者基于REINFORCE算法讨论KL正则项添加在reward和loss时的损失函数中KL部分的梯度。定义$KL_t$为对于单个token的KL估计项，对于$k1$估计来说，$KL_t=\\log\\frac{\\pi_\\theta(y_t)}{\\pi_{ref}(y_t)}$；对于$k_3$估计来说，$KL_t=\\frac{\\pi_{ref}(y_t)}{\\pi_\\theta(y_t)}-\\log\\frac{\\pi_{ref}(y_t)}{\\pi_\\theta(y_t)}-1$。\n$$ KL_t=\\begin{cases} \\log\\frac{\\pi_\\theta(y_t)}{\\pi_{ref}(y_t)},\u0026\\text{k1 estimator} \\\\\\\\ \\frac{\\pi_{ref}(y_t)}{\\pi_\\theta(y_t)}-\\log\\frac{\\pi_{ref}(y_t)}{\\pi_\\theta(y_t)}-1,\u0026\\text{k3 estimator} \\end{cases} $$在REINFORCE算法中，如果KL项加在reward中，有$r_t=s_t-\\beta\\text{sg}(KL_t)$，$A_t=\\sum_{t=1}^{\\vert y\\vert}r_t=R-\\beta\\sum_{t=1}^{\\vert y\\vert}\\text{sg}(KL_t)-b$，与GRPO类似，$A_t$对于$y$的所有位置token值均一样，从而损失的梯度$\\nabla_\\theta J(\\theta)=\\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta}\\left\\[\\left\\(R-\\beta\\sum_{t=1}^{\\vert y\\vert}\\text{sg}(KL_t)-b\\right\\)\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta(y)\\right\\]$，其中KL项贡献的梯度为$\\left\\(\\sum_{t=1}^{\\vert y\\vert}\\text{sg}(KL_t)\\right\\)\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta(y)$。如果KL项加在loss中，则$A_t=R-b$，$\\nabla_\\theta J(\\theta)=\\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta}\\left\\[\\left\\(R-b\\right\\)\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta(y)-\\beta\\sum_{t=1}^{\\vert y\\vert}\\nabla_\\theta KL_t\\right\\]$，其中KL项贡献的梯度为$\\sum_{t=1}^{\\vert y\\vert}\\nabla_\\theta KL_t$。梯度贡献总结如下：\n$$ \\nabla_\\theta KL=\\begin{cases} \\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta}\\left\\[\\left\\(\\sum_{t=1}^{\\vert y\\vert}\\text{sg}(KL_t)\\right\\)\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta(y)\\right\\],\u0026 \\text{kl in reward} \\\\\\\\ \\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta}\\left\\[\\sum_{t=1}^{\\vert y\\vert}\\nabla_\\theta KL_t\\right\\],\u0026\\text{kl in loss} \\end{cases} $$K1 Estimator \u0026amp; Reward $$ \\begin{align} \\nabla_\\theta KL \u0026= \\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta} \\left\\[ \\left\\(\\sum_{t=1}^{\\vert y\\vert}\\log\\frac{\\pi_\\theta(y_t)}{\\pi_{ref}(y_t)}\\right\\)\\cdot\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta(y)\\right\\] \\\\\\\\ \u0026=\\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta}\\left\\[\\log\\frac{\\pi_\\theta(y)}{\\pi_{ref}(y)}\\cdot\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta(y)\\right\\] \\end{align} $$这种情况KL梯度是无偏的\nK1 Estimator \u0026amp; Loss $$ \\begin{align} \\nabla_\\theta KL\u0026=\\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta}\\left\\[\\sum_{t=1}^{\\vert y\\vert}\\nabla_\\theta\\log\\frac{\\pi_\\theta(y_t)}{\\pi_{ref}(y_t)}\\right\\]=\\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta}\\left\\[\\nabla_\\theta\\log\\frac{\\pi_\\theta(y)}{\\pi_{ref}(y)}\\right\\] \\\\\\\\ \u0026=\\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta}\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta(y)=\\sum_{y\\in\\mathcal Y}\\pi_\\theta(y)\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta(y) \\\\\\\\ \u0026=\\sum_{y\\in\\mathcal Y}\\nabla_\\theta\\pi_\\theta(y)=0 \\end{align} $$很明显，KL梯度期望为0，存在明显偏差\nK3 Estimator \u0026amp; Reward $$ \\begin{align} \\nabla_\\theta KL\u0026=\\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta}\\left\\[\\left\\(\\sum_{t=1}^{\\vert y\\vert}\\left\\(\\frac{\\pi_{ref}(y_t)}{\\pi_\\theta(y_t)}-\\log\\frac{\\pi_{ref}(y_t)}{\\pi_\\theta(y_t)}-1\\right\\)\\right\\)\\cdot\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta(y)\\right\\] \\\\\\\\ \u0026=\\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta}\\left\\[\\log\\frac{\\pi_\\theta(y)}{\\pi_{ref}(y)}\\cdot\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta(y)\\right\\] + \\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta}\\left\\[\\left\\(\\sum_{t=1}^{\\vert y\\vert}\\frac{\\pi_{ref}(y_t)}{\\pi_\\theta(y_t)}\\right\\)\\cdot\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta(y)\\right\\] \\end{align} $$也是有偏的，偏差为$\\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta}\\left\\[\\left\\(\\sum_{t=1}^{\\vert y\\vert}\\frac{\\pi_{ref}(y_t)}{\\pi_\\theta(y_t)}\\right\\)\\cdot\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta(y)\\right\\]$\nK3 Estimator \u0026amp; Loss $$ \\begin{align} \\nabla_\\theta KL\u0026=\\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta}\\left\\[\\sum_{t=1}^{\\vert y\\vert}\\nabla_\\theta\\left\\(\\frac{\\pi_{ref}(y_t)}{\\pi_\\theta(y_t)}-\\log\\frac{\\pi_{ref}(y_t)}{\\pi_\\theta(y_t)}-1\\right\\)\\right\\] \\\\\\\\ \u0026=\\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta}\\left\\[\\sum_{t=1}^{\\vert y\\vert}\\left\\(\\nabla_\\theta\\frac{\\pi_{ref}(y_t)}{\\pi_\\theta(y_t)}+\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta(y_t)\\right\\)\\right\\] \\\\\\\\ \u0026=\\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta}\\left\\[\\sum_{t=1}^{\\vert y\\vert}\\nabla_\\theta\\frac{\\pi_{ref}(y_t)}{\\pi_\\theta(y_t)}\\right\\]=\\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta}\\left\\[\\sum_{t=1}^{\\vert y\\vert}-\\frac{\\pi_{ref}(y_t)}{\\pi_\\theta(y_t)}\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta(y_t)\\right\\] \\end{align} $$观察这个梯度，会发现与前向KL $D_{KL}(\\pi_{ref}\\Vert\\pi_\\theta)$的梯度近似：\n$$ \\begin{align} \\nabla_\\theta\\mathbb E_{y\\sim\\pi_{ref}}\\log\\frac{\\pi_{ref}(y)}{\\pi_\\theta(y)}\u0026=\\nabla_\\theta\\sum_{y\\in\\mathcal Y}\\pi_{ref}(y)\\log\\frac{\\pi_{ref}(y)}{\\pi_\\theta(y)}\\\\\\\\ \u0026=\\sum_{y\\sim\\mathcal Y}\\pi_{ref}(y)\\cdot\\frac{\\pi_\\theta(y)}{\\pi_{ref}(y)}\\cdot -\\frac{\\pi_{ref}(y)}{\\pi_\\theta^2(y)}\\cdot\\nabla_\\theta\\pi_\\theta(y) \\\\\\\\ \u0026=\\sum_{y\\in\\mathcal Y}-\\frac{\\pi_{ref}(y)}{\\pi_\\theta(y)}\\cdot\\pi_\\theta(y)\\cdot\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta(y)\\\\\\\\ \u0026=\\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta}-\\frac{\\pi_{ref}(y)}{\\pi_\\theta(y)}\\cdot\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta(y) \\end{align} $$巧合的是，我们计算一下序列级别$k3$估计放在loss中的梯度（前面计算的是token级别$k3$估计放在loss的梯度） $$ \\begin{align} \\nabla_\\theta(k3)\u0026=\\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta} \\nabla_\\theta(\\frac{\\pi_{ref}(y)}{\\pi_\\theta(y)}-\\log\\frac{\\pi_{ref}(y)}{\\pi_\\theta(y)}-1) \\\\\\\\ \u0026=\\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta}(-\\frac{\\pi_{ref}(y)}{\\pi_\\theta(y)}\\cdot\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta(y))-\\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta}(\\frac{\\pi_\\theta(y)}{\\pi_{ref}(y)}\\cdot-\\frac{\\pi_{ref}(y)}{\\pi_\\theta^2(y)}\\cdot\\nabla_\\theta\\pi_\\theta(y)) \\\\\\\\ \u0026=\\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta}(-\\frac{\\pi_{ref}(y)}{\\pi_\\theta(y)}\\cdot\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta(y))+\\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta}\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta(y) \\\\\\\\ \u0026=\\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta}(-\\frac{\\pi_{ref}(y)}{\\pi_\\theta(y)}\\cdot\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta(y)) \\\\\\\\ \u0026=\\nabla_\\theta\\mathbb E_{y\\sim\\pi_{ref}}\\log\\frac{\\pi_{ref}(y)}{\\pi_\\theta(y)} \\end{align} $$总结：k3估计（token级别）用在loss中也是有偏的，且其梯度近似序列级别的k3估计的梯度。此外发现序列级别的k3估计（非token级别的k3估计）的梯度恰好和$\\pi_\\theta$与$\\pi_{ref}$的前向KL散度$D_{KL}(\\pi_{ref}\\Vert\\pi_\\theta)$的梯度一致，但k3估计本身又是负向KL散度$D_{KL}(\\pi_\\theta\\Vert\\pi_{ref})$的无偏估计。\nK2 Estimator \u0026amp; Loss $$ \\begin{align} \\nabla_\\theta(k2)\u0026=\\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta}\\nabla_\\theta(\\frac{1}{2}(\\log\\frac{\\pi_\\theta(y)}{\\pi_{ref}(y)})^2) \\\\\\\\ \u0026=\\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta}\\nabla_\\theta(\\log\\frac{\\pi_\\theta(y)}{\\pi_{ref}(y)}\\cdot\\frac{\\pi_{ref}(y)}{\\pi_\\theta(y)}\\cdot\\frac{\\nabla_\\theta\\pi_\\theta(y)}{\\pi_{ref}(y)}) \\\\\\\\ \u0026=\\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta}\\log\\frac{\\pi_\\theta(y)}{\\pi_{ref}(y)}\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta(y) \\end{align} $$我们另外计算了$k2$估计（sequence级）在loss中的梯度，发现该梯度与$D_{KL}(\\pi_\\theta\\Vert\\pi_{ref})$是一致的，对于token级别的$k2$估计，梯度为\n$$ \\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta}\\sum_{t=1}^{\\vert y\\vert}\\nabla_\\theta(\\frac{1}{2}(\\log\\frac{\\pi_\\theta(y_t)}{\\pi_{ref}(y_t)})^2)=\\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta}\\sum_{t=1}^{\\vert y\\vert}\\log\\frac{\\pi_\\theta(y_t)}{\\pi_{ref}(y_t)}\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta(y_t) $$这里表达式和$k3$在loss中sequence级与token级梯度的关系是一样的，但工程上都是选用token级（也就是选用token级的kl估计），主要有三个方面：1）使用sequence级计算的梯度，由于包含$\\frac{\\pi_\\theta(y)}{\\pi_{ref}(y)}$，会存在比较大的方差，导致收敛困难，但对于token级由于是把每个token的ratio加和，整体方差会小很多；2）观察$\\log\\frac{\\pi_\\theta(y)}{\\pi_{ref}(y)}\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta(y)$实际上等于$\\left\\(\\sum_{t=1}^{\\vert y\\vert}\\log\\frac{\\pi_\\theta(y_t)}{\\pi_{ref}(y_t)}\\right\\)\\cdot\\left\\(\\sum_{t=1}^{\\vert y\\vert}\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta(y_t)\\right\\)$，这个式子相比$\\sum_{t=1}^{\\vert y\\vert}\\log\\frac{\\pi_\\theta(y_t)}{\\pi_{ref}(y_t)}\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta(y_t)$多出了所有的交叉乘积项$\\sum_{i\\neq j}\\log\\frac{\\pi_\\theta(y_i)}{\\pi_{ref}(y_i)}\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta(y_j)$，而在LLM推理中，每个token可以说是相对独立的，如果存在这些交叉项，也就意味着其他position的token的好坏会影响当前token所带来的梯度，这其实有点反直觉。而对于token级别的梯度公式，显而易见表达的是每个token与$\\pi_{ref}$的偏离度$\\frac{\\pi_\\theta(y_t)}{\\pi_{ref}(y_t)}$，作用在对应token所带来的梯度$\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta(y_t)$上，这也一定程度让模型知道每个token的好坏，使得梯度更新的方向更加细粒度。\nSummary of K1 K2 K3 总结一下，发现$k1$ in reward和$k2$ in loss对应的梯度都是无偏的（$k1$是真正序列级梯度无偏），$k3$ in loss发现优化的方向等价于优化前向KL散度。\nExperiments 论文作者使用Qwen2.5-7B和Llama3-8B模型在Hendrycks MATH数据集上训练，测试集分为in-domain的MATH500和MATH^2以及out-of-domain的MMLU college physics、college chemistry、college biology。\non-policy setting 图1: $k1$ in loss导致训练不稳定 图2: $k3$ in reward导致训练坍塌 图3: $k1$ in reward \u0026 $k3$ in loss 训练比较稳定 图4: $k1$ in reward vs. $k3$ in loss. 在领域内和领域外$k1$ in reward都表现更好 off-policy setting 图5: 在off-policy设定下，$k1$ in reward \u0026 $k3$ in loss相比其余两种设定以及不添加KL项均能帮助稳定训练 图6: 在off-policy设定下，与on-poilcy结论一致，$k1$ in reward比$k3$ in loss在领域内和领域外都有更好的表现 using correct gradient estimators 最后，作者做了一个比较有趣的实验，前面讨论了on-policy设定下，$k3$ in loss的梯度是有偏的，$k1$ in reward梯度是无偏的。除此之外呢，在K1 Estimator \u0026amp; Loss已经计算得到$k1$ in loss的梯度是0，所以同时添加$k1$ in reward和$k1$ in loss的梯度应该还是无偏的；以及在K3 Estimator \u0026amp; Reward和K3 Estimator \u0026amp; Loss中分别计算出了$k3$ in reward的梯度为$\\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta}\\left\\[\\log\\frac{\\pi_\\theta(y)}{\\pi_{ref}(y)}\\cdot\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta(y)\\right\\] + \\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta}\\left\\[\\left\\(\\sum_{t=1}^{\\vert y\\vert}\\frac{\\pi_{ref}(y_t)}{\\pi_\\theta(y_t)}\\right\\)\\cdot\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta(y)\\right\\]$，以及$k3$ in loss的梯度为$\\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta}\\left\\[\\sum_{t=1}^{\\vert y\\vert}-\\frac{\\pi_{ref}(y_t)}{\\pi_\\theta(y_t)}\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta(y_t)\\right\\]$，所以同时添加$k3$ in reward和$k3$ in loss的梯度把原始的偏差项主项（对角线）抵消掉了，还剩余$\\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta}\\left\\[\\sum_{i\\neq j}\\frac{\\pi_{ref}(y_i)}{\\pi_\\theta(y_i)}\\cdot\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta(y_j)\\right\\]$的偏差项（感觉可以理解这里是消除了主要偏差项，残余了部分次要偏差项）。最终作者比较了这3个设定（$k1$ in reward, $k1$ in reward + $k1$ in loss, $k3$ in reward + $k3$ in loss，其中前两个设定是无偏的，最后一个设定仍然有偏但偏差部分是少于$k3$ in loss的）和梯度偏差最大的设定$k3$ in loss。结果发现前三个设定的结果都优于$k3$ in loss。特别是$k3$ in reward + $k3$ in loss，效果反而在大部份场景取得sota。这个主要证明减少kl estimator的梯度偏差能有带来模型性能上的提升。\n图7: on-policy设定下，使用梯度无偏的estimators，效果均优于有偏的$k3$ in loss KL in DeepSeek-V3.2 在DeepSeek-V3.2论文中，对于GRPO的KL项也做了关于梯度的修正，文章基于$k3$ in loss，但是对$k3$做了调整：\n$$ KL_t=D_{KL}(\\pi_\\theta(y_t)\\Vert\\pi_{ref}(y_t))=\\frac{\\pi_\\theta(y_t)}{\\pi_{old}(y_t)}\\left\\(\\frac{\\pi_{ref}(y_t)}{\\pi_\\theta(y_t)}-\\log\\frac{\\pi_{ref}(y_t)}{\\pi_\\theta(y_t)}-1\\right\\) $$这个estimator在off-policy下梯度是无偏的，可以证明：\n$$ \\begin{align} \\nabla_\\theta\\left\\(\\frac{\\pi_\\theta}{\\pi_{old}}\\left\\(\\frac{\\pi_{ref}}{\\pi_\\theta}-\\log\\frac{\\pi_{ref}}{\\pi_\\theta}-1\\right\\)\\right\\)\u0026=\\nabla_\\theta\\left\\(\\frac{\\pi_{ref}}{\\pi_{old}}-\\frac{\\pi_\\theta}{\\pi_{old}}\\log\\frac{\\pi_{ref}}{\\pi_\\theta}-\\frac{\\pi_\\theta}{\\pi_{old}}\\right\\) \\\\\\\\ \u0026=0-\\frac{\\nabla_\\theta\\pi_\\theta}{\\pi_{old}}\\log\\frac{\\pi_{ref}}{\\pi_\\theta}+\\frac{\\nabla_\\theta\\pi_\\theta}{\\pi_{old}}-\\frac{\\nabla_\\theta\\pi_\\theta}{\\pi_{old}} \\\\\\\\ \u0026=-\\frac{\\nabla_\\theta\\pi_\\theta}{\\pi_{old}}\\log\\frac{\\pi_{ref}}{\\pi_\\theta}=\\frac{\\nabla_\\theta\\pi_\\theta}{\\pi_{old}}\\log\\frac{\\pi_\\theta}{\\pi_{ref}} \\end{align} $$在off-policy设定下，该梯度的均值估计为：\n$$ \\mathbb E_{y\\sim\\pi_{old}}\\frac{\\nabla_\\theta\\pi_\\theta}{\\pi_{old}}\\log\\frac{\\pi_\\theta}{\\pi_{ref}}=\\sum_{y\\in\\mathcal Y}\\pi_{old}\\cdot\\left\\(\\frac{\\nabla_\\theta\\pi_\\theta}{\\pi_{old}}\\log\\frac{\\pi_\\theta}{\\pi_{ref}}\\right\\)=\\sum_{y\\in\\mathcal Y}\\nabla_\\theta\\pi_\\theta\\log\\frac{\\pi_\\theta}{\\pi_{ref}} $$理论上是无偏的。\nKL in On-Policy Distillation 前面讨论的都是第一个Level的KL，即模型之间的KL，这里看看第二个Level的$D^y_{KL}(\\pi_\\theta\\Vert\\pi_{ref})$。前面介绍了这种KL散度一般用于知识蒸馏场景，而目前比较出名的关于知识蒸馏的方向是在线蒸馏（On-Policy Distillation），这里分析一下在线蒸馏的梯度优化是怎样的。\n$$ \\begin{align} \\nabla_\\theta D^y_{KL}(\\pi_\\theta\\Vert\\pi_{ref})\u0026=\\nabla_\\theta\\left\\[\\frac{1}{\\vert y\\vert}\\sum_{t=1}^{\\vert y\\vert}\\sum_{v_t\\in\\mathcal V}\\pi_\\theta(v_t\\vert y_{\\\u003c t})\\log\\frac{\\pi_\\theta(v_t\\vert y_{\\\u003c t})}{\\pi_{ref}(v_t\\vert y_{\\\u003c t})}\\right\\] \\\\\\\\ \u0026=\\frac{1}{\\vert y\\vert}\\sum_{t=1}^{\\vert y\\vert}\\sum_{v_t\\in\\mathcal V}\\nabla_\\theta\\pi_\\theta(v_t\\vert y_{\\\u003c t})\\log\\frac{\\pi_\\theta(v_t\\vert y_{\\\u003c t})}{\\pi_{ref}(v_t\\vert y_{\\\u003c t})} \\\\\\\\ \u0026=\\frac{1}{\\vert y\\vert}\\sum_{t=1}^{\\vert y\\vert}\\sum_{v_t\\in\\mathcal V}\\pi_\\theta(v_t\\vert y_{\\\u003c t})\\log\\frac{\\pi_\\theta(v_t\\vert y_{\\\u003c t})}{\\pi_{ref}(v_t\\vert y_{\\\u003c t})}\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta(v_t\\vert y_{\\\u003c t}) \\\\\\\\ \u0026=\\frac{1}{\\vert y\\vert}\\sum_{t=1}^{\\vert y\\vert}\\mathbb E_{v_t\\sim\\mathcal V}\\log\\frac{\\pi_\\theta(v_t\\vert y_{\\\u003c t})}{\\pi_{ref}(v_t\\vert y_{\\\u003c t})}\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta(v_t\\vert y_{\\\u003c t}) \\end{align} $$之前小米的MOPD中基础的在线蒸馏损失函数长这样:\n$$J(\\theta)=-\\frac{1}{\\vert y\\vert}\\sum_{t=1}^{\\vert y\\vert}\\text{sg}(\\log\\frac{\\pi_{\\text{Teacher}}(y_t)}{\\pi_\\theta(y_t)})\\log\\pi_\\theta(y_t)$$对其求梯度得到\n$$\\nabla_\\theta J(\\theta)=\\frac{1}{\\vert y\\vert}\\sum_{t=1}^{\\vert y\\vert}\\log\\frac{\\pi_\\theta(y_t)}{\\pi_{\\text{Teacher}}(y_t)}\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta(y_t)$$发现其实和$\\nabla_\\theta D^y_{KL}(\\pi_\\theta\\Vert\\pi_{ref})$存在偏差，这里梯度默认$\\pi_\\theta(v_t\\vert y_{\\\u003c t})$是one-hot分布了。\nReferences [1] Shah et al. “A COMEDY OF ESTIMATORS: ON KL REGULARIZATION IN RL TRAINING OF LLMS” ICLR Openreview 2026.\n[2] Schulman. “Approximating KL Divergence” joschu.net 2020.\n[3] Kristiadi. “KL Divergence: Forward vs Reverse?” agustinus.kristia.de 2016.\n[4] DeepSeek-AI. “DeepSeek-V3.2: Pushing the Frontier of Open Large Language Models” DeepSeek 2025.\n","permalink":"https://rslog.cc/posts/2026-01-05-kl-regularization-in-rl-training-of-llms/","summary":"\u003ch3 id=\"two-level-kl\"\u003eTwo Level KL\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e关于LLM强化学习中的KL散度，假设策略模型为$\\pi_\\theta$，参考模型为$\\pi_{ref}$，两个模型的KL散度定义为\u003c/p\u003e\n$$\nD_{KL}(\\pi_\\theta\\Vert\\pi_{ref})=\\mathbb E_{y\\sim\\pi_\\theta}\\log\\frac{\\pi_\\theta(y)}{\\pi_{ref}(y)}=\\sum_{y\\in\\mathcal Y}\\pi_\\theta(y)\\log\\frac{\\pi_\\theta(y)}{\\pi_{ref}(y)}\n$$\u003cp\u003e除此之外，对于已经采样的一条文本$y$，可以计算该条文本平均每个token关于这两个模型的KL散度\u003c/p\u003e","title":"KL Regularization Analysis"},{"content":"最近读到LLM做推荐比较火热的工作oncrec，感觉其整体思路挺有意思，这篇blog记录一下\nOneRec 在25年2月份快手团队先推出了onerec [1]，这个版本使用一个encoder-decoder模型架构，同时在decoder使用moe架构搭建了整个模型框架，然后在训练中分别使用Next Token Prediction损失冷启动模型，后使用一个RM构造偏序数据并基于DPO做进一步微调。\n首先最关心的一个问题是，训练数据是什么呢，仔细看后发现，作者直接把所有的视频先用一个视频编码模型向量化，然后把所有的视频特征向量做了三层聚类得到三层码本，最后每一个视频变成3串编码后的数字（比如12-34-56）。\nBalanced K-means Clustering 为了得到类别均衡的聚类结果，作者提出了balanced k-means算法，这块使用贪心的方式，强行让每个类别数量均衡。\n图1: balanced k-means algorithm 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 def balanced_kmeans(V, K, tol=1e-6): V = np.array(V) N = V.shape[0] w = N // K if N % K == 0 else N // K + 1 # 计算每个聚类的目标大小 w initial_indices = np.random.choice(N, K, replace=False) centroids = V[initial_indices].copy() while True: prev_centroids = centroids.copy() unassigned_indices = np.arange(N) for k in range(K): if len(unassigned_indices) == 0: break u_vectors = V[unassigned_indices] distances = np.sum((u_vectors - centroids[k])**2, axis=1) sorted_local_indices = np.argsort(distances) count = min(w, len(unassigned_indices)) assigned_local_indices = sorted_local_indices[:count] assigned_global_indices = unassigned_indices[assigned_local_indices] if len(assigned_global_indices) \u0026gt; 0: centroids[k] = np.mean(V[assigned_global_indices], axis=0) # 更新未分配集合 mask = np.ones(len(unassigned_indices), dtype=bool) mask[assigned_local_indices] = False unassigned_indices = unassigned_indices[mask] # 判断连续两次迭代的码本是否收敛（在 tol 误差范围内一致） if np.allclose(prev_centroids, centroids, atol=tol): break return centroids 基于上述算法，作者还引入了多轮聚类，当所有视频的特征向量$[v_1,v_2,\\cdots,v_N]$第一轮聚类收敛得到第一层码本$[c^1_1,c^1_2,\\cdots,c^1_K]$，接着按聚类中心顺序分配特征向量后，每个向量分配到一个中心，用所有特征向量减去对应中心向量得到每个特征向量的一级残差向量$[r^1_1,r^1_2,\\cdots,r^1_N]$，对一级残差向量同样做一遍balanced-kmeans聚类，得到第二层码本$[c^2_1,c^2_2,\\cdots,c^2_K]$。接着给一级残差向量分配二级中心后，用一级残差向量减去对应二级中心得到二级残差向量$[r^2_1,r^2_2,\\cdots,r^2_N]$，再来一轮聚类得到三级码本$[c^3_1,c^3_2,\\cdots,c^3_K]$。在对所有二级残差向量分配三级中心，至此，所有的原始视频都能分配到一组三级标签：$idx(c^1_i)-idx(c^2_j)-idx(c^3_k)$，也就完成了从视频本身到语义标签的转化。\nSession-wise List Generation 基于上面对海量视频库都打上三级标签，然后对于单个用户，基于滑动窗口的方式任意截取连续24h用户观看视频列表，然后做切分为$[user, assistant]$，简单理解就是输入和输出，用输入的观看视频预测用户可能观看的视频输出。当然在$assistant$的视频会有一些比较高的要求，比如观看时长，点赞转发等行为的支撑。对海量用户构建了海量这样的数据对后，采用类似SFT的方法对模型做训练，不过用的是encoder-decoder架构的模型，个人理解完全可以用LLM常规的decoder-only来做。\n这个方法感觉还是比较excitement，团队抛弃了用户本身的所有信息，只从用户行为出发，对结果做预测，是一个比较纯粹的方法。\nGradient Analysis of PPO, ECPO, GBPO 其实在onerec 2月份版本团队还做了相关reward model的工作，并用reward model筛选偏序数据对，做了一些DPO的工作，但整体来看不是特别主流了，尤其是在25年底，基本做法还是RL为主。后面发现这个onerec还有v1[2]和v2版本[3]，对onerec 2月份版本做挺多改进的，首先v2版本中模型架构上换了decoder-only架构配合moe，其次在训练上，放弃了DPO选择了RL，分别在v1版本和v2版本提出了较新的训练范式ECPO和GBPO。下面对v1版本提出的ECPO，v2版本提出的GBPO以及经典PPO的梯度做简单分析。\nPPO $$ J_{PPO}(\\theta)=\\min\\left\\[\\frac{\\pi_\\theta}{\\pi_{old}}\\cdot A, \\text{clip}(\\frac{\\pi_\\theta}{\\pi_{old}},1-\\epsilon,1+\\epsilon)\\cdot A\\right\\] $$$A \\ge 0$\n$$ \\begin{align} J_{PPO}(\\theta)\u0026=\\begin{cases} \\frac{\\pi_\\theta}{\\pi_{old}}\\cdot A\u0026,0\\le\\frac{\\pi_\\theta}{\\pi_{old}}\\le 1+\\epsilon \\\\\\\\ (1+\\epsilon)\\cdot A\u0026,\\frac{\\pi_\\theta}{\\pi_{old}}\\\u003e 1+\\epsilon \\end{cases} \\\\\\\\ \\\\\\\\ \\nabla_\\theta J_{PPO}(\\theta)\u0026=\\begin{cases} \\frac{\\pi_\\theta}{\\pi_{old}}\\cdot A\\cdot\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta\u0026,0\\le\\frac{\\pi_\\theta}{\\pi_{old}}\\le 1+\\epsilon \\\\\\\\ 0\u0026, \\frac{\\pi_\\theta}{\\pi_{old}}\\\u003e 1+\\epsilon \\end{cases} \\end{align} $$$A \\\u003c 0$\n$$ \\begin{align} J_{PPO}(\\theta)\u0026=\\begin{cases} (1-\\epsilon)\\cdot A \u0026,0\\le\\frac{\\pi_\\theta}{\\pi_{old}}\\le 1-\\epsilon \\\\\\\\ \\frac{\\pi_\\theta}{\\pi_{old}}\\cdot A\u0026,\\frac{\\pi_\\theta}{\\pi_{old}}\\\u003e 1-\\epsilon \\end{cases} \\\\\\\\ \\\\\\\\ \\nabla_\\theta J_{PPO}(\\theta)\u0026=\\begin{cases} 0\u0026,0\\le\\frac{\\pi_\\theta}{\\pi_{old}}\\le 1-\\epsilon \\\\\\\\ \\frac{\\pi_\\theta}{\\pi_{old}}\\cdot A\\cdot\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta \u0026,\\frac{\\pi_\\theta}{\\pi_{old}}\\\u003e 1-\\epsilon \\end{cases} \\end{align} $$梯度项包含了$\\frac{\\pi_\\theta}{\\pi_{old}}$，$A$和$\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta$，正常来说$A$为优势函数，通常不会有爆炸的情况，而对于$\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta$，定义$z_\\theta$为模型输出层输出的logits，通过偏导拆解分析：\n$$ \\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta=\\frac{\\partial\\log\\pi_\\theta}{\\partial\\theta}=\\frac{\\partial\\log\\pi_\\theta}{\\partial z_\\theta}\\cdot\\frac{\\partial z_\\theta}{\\partial \\theta} $$其中$\\pi_\\theta=\\frac{e^{z_\\theta}}{\\sum_j e^{z_j}}$，所以$\\frac{\\partial\\log\\pi_\\theta}{\\partial z_\\theta}=\\frac{\\partial(z_\\theta-\\log\\sum_j e^{z_j})}{\\partial z_\\theta}=\\mathbf{1}-\\frac{\\partial\\log\\sum_j e^{z_j}}{\\partial z_\\theta}=\\mathbf{1}-\\frac{1}{\\sum_j e^{z_j}}e^{z_\\theta}=\\mathbf{1}-\\pi_\\theta$，带入上面的公式得到：\n$$ \\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta=(\\mathbf{1}-\\pi_\\theta)\\cdot\\frac{\\partial z_\\theta}{\\partial\\theta} $$其中$|\\mathbf{1}-\\pi_\\theta|\\le 1$，而$\\frac{\\partial z_\\theta}{\\partial\\theta}$为反向传播每层参数的梯度，通常来说由于现在的模型结构每层都有使用RMSNorm或者LayerNorm，这一项在统计上是比较稳定的。\n所以综上分析容易诱发梯度爆炸的项只有$\\frac{\\pi_\\theta}{\\pi_{old}}$，对于$A\\ge 0$的情况，会发现该比值过高的时候梯度直接被clip归零了，因此不会存在梯度爆炸问题。但对于$A\\\u003c 0$的情况，当$\\frac{\\pi_\\theta}{\\pi_{old}}\\ge 1+\\epsilon$时，虽然在公式上先被clip了，但是由于PPO这种“悲观的min”设计，最终对于负样本，梯度会全盘接受，所以在负优势的场景，如果该比值过大时，会诱发梯度爆炸而训练崩溃。\nECPO $$ J_{ECPO}(\\theta)=\\frac{1}{G}\\sum_{i=1}^G\\min\\left\\(\\frac{\\pi_\\theta}{\\pi_{old}^\\prime}\\cdot A_i,\\text{clip}\\left\\(\\frac{\\pi_\\theta}{\\pi^\\prime_{old}},1-\\epsilon,1+\\epsilon\\right\\)\\cdot A_i\\right\\) $$$$ \\pi^\\prime_{old}=\\max\\left\\(\\frac{\\text{sg}(\\pi_\\theta)}{1+\\epsilon+\\delta},\\pi_{old}\\right\\),\\quad\\delta\\\u003e 0 $$ECPO在GRPO基础上，修改了$\\pi_{old}$的定义，针对单个rollout case分析，在上面PPO梯度存在问题的场景（$A\\\u003c 0,\\frac{\\pi_\\theta}{\\pi_{old}}\\\u003e 1-\\epsilon$）\n$$ \\nabla_\\theta J_{ECPO}(\\theta)=\\frac{\\pi_\\theta}{\\pi_{old}^\\prime}\\cdot A\\cdot\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta,\\quad A\\\u003c 0,\\frac{\\pi_\\theta}{\\pi_{old}^\\prime}\\\u003e 1-\\epsilon $$这时候分情况讨论，如果$\\pi_{old}\\ge\\frac{\\text{sg}(\\pi_\\theta)}{1+\\epsilon+\\delta}$，那么：\n$$ \\nabla_\\theta J_{ECPO}(\\theta)=\\frac{\\pi_\\theta}{\\pi_{old}}\\cdot A\\cdot\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta\\le(1+\\epsilon+\\delta)\\cdot A\\cdot\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta $$如果$\\pi_{old}\\\u003c\\frac{\\text{sg}(\\pi_\\theta)}{1+\\epsilon+\\delta}$：\n$$ J_{ECPO}(\\theta)=\\frac{(1+\\epsilon+\\delta)\\pi_\\theta}{\\text{sg}(\\pi_\\theta)}\\cdot A, $$$$ \\nabla_\\theta J_{ECPO}(\\theta)=\\frac{(1+\\epsilon+\\delta)\\nabla_\\theta\\pi_\\theta}{\\pi_\\theta}\\cdot A=(1+\\epsilon+\\delta)\\cdot A\\cdot\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta $$因此，整体梯度都限制在$(1+\\epsilon+\\delta)\\cdot A\\cdot\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta$范围内，一定程度缓解梯度爆炸问题。\nGBPO $$ J_{GBPO}(\\theta)=\\frac{1}{G}\\sum_{i=1}^G\\frac{\\pi_\\theta}{\\pi^\\prime_{old}}\\cdot A_i $$$$ \\pi_{old}^\\prime=\\begin{cases} \\max(\\pi_{old},\\text{sg}(\\pi_\\theta)),\u0026A_i\\ge 0 \\\\\\\\ \\max(\\pi_{old},1-\\text{sg}(\\pi_\\theta)),\u0026 A_i\\\u003c 0 \\end{cases} $$整体上，GBPO移除了PPO的clip策略，因为该策略会导致很多样本梯度为0，导致学习困难。\n对于单rollout case分析\n$A\\ge 0$\n$$ \\begin{align} J_{GBPO}(\\theta)\u0026=\\begin{cases} \\frac{\\pi_\\theta}{\\pi_{old}}\\cdot A,\u0026\\pi_{old}\\ge\\text{sg}(\\pi_\\theta) \\\\\\\\ \\frac{\\pi_\\theta}{\\text{sg}(\\pi_\\theta)}\\cdot A,\u0026 \\pi_{old}\\\u003c\\text{sg}(\\pi_\\theta) \\end{cases} \\\\\\\\ \\nabla_\\theta J_{GBPO}(\\theta)\u0026=\\begin{cases} \\frac{\\pi_\\theta}{\\pi_{old}}\\cdot A\\cdot\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta,\u0026\\pi_{old}\\ge\\text{sg}(\\pi_\\theta) \\\\\\\\ A\\cdot\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta,\u0026\\pi_{old}\\\u003c\\text{sg}(\\pi_\\theta) \\end{cases} \\end{align} $$$A\\\u003c 0$\n$$ \\begin{align} J_{GBPO}(\\theta)\u0026=\\begin{cases} \\frac{\\pi_\\theta}{\\pi_{old}}\\cdot A,\u0026\\pi_{old}\\ge 1-\\text{sg}(\\pi_\\theta) \\\\\\\\ \\frac{\\pi_\\theta}{1-\\text{sg}(\\pi_\\theta)}\\cdot A,\u0026\\pi_{old}\\\u003c 1-\\text{sg}(\\pi_\\theta) \\end{cases} \\\\\\\\ \\nabla_\\theta J_{GBPO}(\\theta)\u0026=\\begin{cases} \\frac{\\pi_\\theta}{\\pi_{old}}\\cdot A\\cdot\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta,\u0026\\pi_{old}\\ge 1-\\text{sg}(\\pi_\\theta) \\\\\\\\ \\frac{\\pi_\\theta}{1-\\pi_\\theta}\\cdot A\\cdot\\nabla_\\theta\\log\\pi_\\theta,\u0026\\pi_{old}\\\u003c 1-\\text{sg}(\\pi_\\theta) \\end{cases} \\end{align} $$整体上，GBPO对于正负样本，都不会存在大量梯度为0的场景，且对于负样本场景，由于$\\pi_\\theta$基本会比较小，$\\frac{\\pi_\\theta}{1-\\pi_\\theta}\\ll 1$，所以GBPO的梯度更加稳定，受优势变化的影响更小。\n作者对比了ECPO/GRPO和GBPO的梯度分布情况，发现对于负样本，传统基于clip的强化学习方法，梯度跳动明显，但对于GBPO，正负样本的梯度分布都比较稳定。\n图2: Gradient comparison between GBPO and traditional ratio-clipping methods References [1] Deng et al. “OneRec: Unifying Retrieve and Rank with Generative Recommender and Preference Alignment” Kuaishou, 2025. [2] Zhou et al. “OneRec Technical Report” Kuaishou, 2025. [3] Zhou et al. “OneRec-V2 Technical Report” Kuaishou, 2025.","permalink":"https://rslog.cc/posts/2025-12-30-onerec/","summary":"\u003cp\u003e最近读到LLM做推荐比较火热的工作oncrec，感觉其整体思路挺有意思，这篇blog记录一下\u003c/p\u003e\n\u003ch3 id=\"onerec\"\u003eOneRec\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e在25年2月份快手团队先推出了onerec \u003ca href=\"#OneRec\"\u003e[1]\u003c/a\u003e，这个版本使用一个encoder-decoder模型架构，同时在decoder使用moe架构搭建了整个模型框架，然后在训练中分别使用Next Token Prediction损失冷启动模型，后使用一个RM构造偏序数据并基于DPO做进一步微调。\u003c/p\u003e","title":"From OneRec to RL"},{"content":"最近小米开源了新模型Mimo-v2-flash的技术报告，其中提出的Multi-Teacher On-Policy Distillation感觉有点业务价值，能够将多个teacher model的能力蒸馏到一个模型上，同时减少模型之间的性能差异。\nOverview of Post-Training Pipeline 图1: Overview of MiMo-V2-Flash post-training stages. Stage1: Supervised Fine-Tuning 实现一个基础的指令遵循版本模型\nStage2: Domain-Specialized Training 基于RL训练一系列领域专家模型，这其中包含了agentic的专家(search, coding, general tool use)和non-agentic的专家(mathematical reasoning, general reasoning, safety alignment)，每个专家模型都在领域内取得较高性能。\nStage3: Multi-Teacher On-Policy Distillation 定义学生策略为$\\pi_\\theta$，定义学生采样策略$\\mu_\\theta$，定义$\\pi_{dx}$为prompt $x$对应的领域专家。 学生策略和专家策略之间的reverse KL散度定义为：\n$$ \\mathcal L_{\\text{reverse-KL}(\\theta)}=-\\mathbb E_{x\\sim\\mathcal D,y_t\\sim\\pi_\\theta(\\cdot\\vert x,y_{\\\u003c t})}\\log\\frac{\\pi_{dx}(y_t\\vert x,y_{\\\u003c t})}{\\pi_\\theta(y_t\\vert x,y_{\\","permalink":"https://rslog.cc/posts/2025-12-19-multi-teacher-on-policy-distillation/","summary":"\u003cp\u003e最近小米开源了新模型Mimo-v2-flash的技术报告，其中提出的Multi-Teacher On-Policy Distillation感觉有点业务价值，能够将多个teacher model的能力蒸馏到一个模型上，同时减少模型之间的性能差异。\u003c/p\u003e","title":"Multi-Teacher On-Policy Distillation"},{"content":"最近一些关于训练对话模型强化学习中奖励函数设计的工作，有一些启发，记录一下。\nCURIO: Curiosity-driven User-modeling Reward as an Intrinsic Objective TLDR:\n在做对话模型时，使用常规RL训练，其奖励函数对所有训练数据做相同的计算，优化的方向都一致，导致对于所有用户，模型的回复模式，方式都一致。这实际上对于对话模型（尤其是助手类/陪伴类对话模型）并不是最优解。 作者基于此引入belief update，模型通过用户每轮的回复，逐渐优化belief function，最终实现模型能够在对话中逐渐了解用户的特性/类型，从而给出更能让用户满意的回复。\n图1: RL fine-tuning Pipeline for CURIO framework in one episode INSIGHT:\n概率化用户建模 信念$b_t$：$t$时刻对用户类型$u$的概率分布估计，基于贝叶斯更新信念：\n$$ b_{t+1}(u_i)= \\frac{P(s_{t+1}\\vert s_t,a_t,u_i)\\cdot b_t(u_i)}{\\sum_j P(s_{t+1}\\vert s_t,a_t,u_j)\\cdot b_t(u_j)} $$其中\n$b_t(u)$为时间步$t$，智能体认为用户类型为$u$的概率 $P(s_{t+1}\\vert s_t, a_t, u)$为假设用户类型$u$，给定当前对话状态$s_t$和动作$a_t$下，观察到下一个状态$s_{t+1}$的概率 $b_{t+1}(u)$为观察到新的对话状态后，更新后的用户类型分布 实际建模$P(s_{t+1}\\vert s_t, a_t, u)$难度较大，因为$s_t$可以是任意长度的对话历史，可以基于LLM做一个简单的用户分类器：\n$$ b_{t+1}=f_\\theta(s_{t+1}) $$Rewards设计：差分奖励 总奖励公式：\n$$ r_t=\\alpha\\cdot R_t-\\beta\\cdot D_{KL}(\\pi_\\theta\\Vert \\pi_{ref}) + \\alpha_{int}\\cdot(\\gamma\\phi(b_{t+1})-\\phi(b_t)) $$其中$\\gamma\\phi(b_{t+1})-\\phi(b_t)$为差分奖励，$\\phi$为单调增函数，只要$t+1$时刻对用户预测概率高于$t$时刻，就给到一个正向奖励，否则给负向奖励。\n$\\phi$的三种形式，$u^\\*$为真实用户类别\n线性：$R_{int}=\\gamma\\cdot b_{t+1}(u^\\*)-b_t(u^\\*)$ 对数：$R_{int}=\\gamma\\cdot\\log b_{t+1}(u^\\*)-\\log b_t(u^\\*)$ 熵：$R_{int}=H(b_t)-\\gamma\\cdot H(b_{t+1})$，其中$H(b_t)=-\\sum_i b_t(u_i)\\log b_t(u_i)$ 其中，对数形式对于边际效益做了较低的奖励，鼓励早期模型快速挖掘用户类型，当置信度较高时就可以不用再专注提升这块奖励，而是重心放在提升对话质量上了；而熵的话可能存在奖励的提升但对应的不是正确的用户类别。论文实验中表明使用对数形式的差分奖励性能最好。\nPotential-based Reward Shaping 有时候，我们希望通过添加一些额外的奖励信号来引导智能体更快的学习，但又不想改变最优策略（类似化学反应的酶），这被称为Reward Shaping。\n为啥论文这种奖励不改变最优策略 假设原始回报为\n$$ R(\\tau)=\\sum_{t=0}^{T-1}\\gamma^t\\cdot r(s_t,a_t,s_{t+1}) $$引入差分奖励后的回报：\n$$ \\begin{align} R^\\prime(\\tau)\u0026=\\sum_{t=0}^{T-1}\\gamma^t\\cdot[r(s_t,a_t,s_{t+1})+\\gamma\\phi(b_{t+1})-\\phi(b_t)]\\\\\\\\ \u0026=R(\\tau)+\\gamma^T\\phi(b_T)-\\phi(b_0) \\end{align} $$因此，优化后的回报为原始回报增添一个常数，不会改变函数最优解\n为啥能加速学习 改变了训练过程中的奖励，提供了更加密集的反馈信号。\nSummary 这篇文章提供了一个比较新颖的多轮强化学习中的奖励建模方式，当然也只能应用于多轮强化的场景，对于单轮强化学习，没法直接运用。\nConfession Reward: Training LLMs for Honesty via Confessions 这篇谷歌的工作提出，让模型忏悔，强化模型忏悔的能力，从而间接提高模型在生成正常文本时的性能（诚实性、指令遵循等等）\n图2: The confession approach to LLM honesty 整体来说，在RL训练过程中，模型正常rollout完，在message列表末尾拼接一个新的confession system prompt，让模型基于前面rollout结果以及原始system prompt做一遍忏悔，忏悔完，这时候又一个专门评估忏悔的RM会对模型的忏悔打分，这部分奖励得到的优势会仅仅作用于模型忏悔的输出token上。\nReferences [1] Wan et al. “Enhancing Personalized Multi-Turn Dialogue with Curiosity Reward” arXiv preprint axXiv:2504.03206 (2025).\n[2] Joglekar et al. “Training LLMs for Honesty via Confessions” OpenAI, 2025.\n","permalink":"https://rslog.cc/posts/2025-12-13-conversational-rewards/","summary":"\u003cp\u003e最近一些关于训练对话模型强化学习中奖励函数设计的工作，有一些启发，记录一下。\u003c/p\u003e\n\u003ch3 id=\"curio-curiosity-driven-user-modeling-reward-as-an-intrinsic-objective\"\u003eCURIO: Curiosity-driven User-modeling Reward as an Intrinsic Objective\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003eTLDR:\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e在做对话模型时，使用常规RL训练，其奖励函数对所有训练数据做相同的计算，优化的方向都一致，导致对于所有用户，模型的回复模式，方式都一致。这实际上对于对话模型（尤其是助手类/陪伴类对话模型）并不是最优解。\n作者基于此引入belief update，模型通过用户每轮的回复，逐渐优化belief function，最终实现模型能够在对话中逐渐了解用户的特性/类型，从而给出更能让用户满意的回复。\u003c/p\u003e","title":"Conversational Rewards"},{"content":"KL-Based Divergences 给定两个离散分布$P(\\mathcal C)$和$Q(\\mathcal C)$，它们的KL散度定义为：\n$$ \\mathcal D_{KL}(P\\Vert Q)=\\sum_{c\\in\\mathcal C}P(c)\\log\\frac{P(c)}{Q(c)} $$由于KL散度的不对称性：$\\mathcal D_{KL}(P\\Vert Q)\\neq \\mathcal D_{KL}(Q\\Vert P)$，定义前向KL散度（forward KL）为$\\mathcal D_{KL}(P\\Vert Q)$，定义反向KL散度（reverse KL）为$\\mathcal D_{KL}(Q\\Vert P)$。\nKL散度是无界的，一个常用的衡量概率分布有界散度为：$JSD$（Jensen-Shannon divergence）。$JSD(\\beta)$结合了前向和后向KL散度（其中$0\\\u003c\\beta\\\u003c 1$）\n$$ \\mathcal D_{JSD(\\beta)}(P\\Vert Q)=\\beta\\mathcal D_{KL}(P\\Vert \\beta P+(1-\\beta)Q)+(1-\\beta)\\mathcal D_{KL}(Q\\Vert \\beta P+(1-\\beta)Q) $$经过证明$\\lim_{\\beta\\rightarrow 0}\\mathcal D_{JSD(\\beta)}(P\\Vert Q)/\\beta=\\mathcal D_{KL}(P\\Vert Q)$，因此，$JSD(\\beta)$的梯度当$\\beta$接近0和1时分别与前向KL和反向KL的梯度相近。\nDistillation For Auto-Regressive Sequence Models 定义学生policy和教师policy为$p_S$和$p_T$，定义学生策略有可学习参数$\\theta$。基于给定的数据集$(X, Y)$，其中$Y$可以是预先准备的也可以是教师模型$p_T$基于$X$生成的。基于一个散度函数$\\mathcal D$，定义$p_T$和$p_S$之间的token-level分布差异为：\n$$ \\mathcal D(p_T\\Vert p_S^\\theta)(y\\vert x):=\\frac{1}{L_y}\\sum_{n=1}^{L_y}\\mathcal D(p_T(\\cdot\\vert y_{\\\u003c n},x)\\Vert p_S^\\theta(\\cdot\\vert y_{\\\u003c n}, x)) $$其中$x$为一条样本的input，$y$为一条样本的output，$L_y$为output的长度。\nSupervised FT 没有教师policy，只有$(X,Y)$，可以使用最小负对数似然优化学生policy\n$$ L_{SFT}(\\theta)=\\mathbb E_{(x,y)\\sim(X,Y)}[-\\log p_S^\\theta(y\\vert x)] $$Sequence-Level KD 当有学生policy和教师policy，且最大化教师policy生成的sequence的似然，可以视作使用教师policy生成的output上$(X, Y_T)$，对学生policy做Supervieed FT\n$$ L_{SeqKD}(\\theta)=\\mathbb E_{(x,y)\\sim(X,Y_T)}[-\\log p_S^\\theta(y\\vert x)] $$Supervised KD 基于token-level的优化：\n$$ L_{SD}(\\theta)=\\mathbb E_{(x,y)\\sim(X,Y)}[-\\mathcal D_{KL}(p_T\\Vert p_S^\\theta)(y\\vert x)] $$Generalized Knowledge Distillation 基于固定的$(X, Y)$或者$(X, Y_T)$训练的学生policy，对于训练分布外的数据，存在一定泛化问题，因此Agarwal et al.提出On-policy Distillation，简而言之，基于学生最新的policy生成的$(X, Y^{\\theta_{new}}_S)$来做Supervised KD。\n$$ L_{OD}(\\theta)=\\mathbb E_{x\\sim X}[\\mathbb E_{y\\sim p_S(\\cdot\\vert x)}[-\\mathcal D_{KL}(p_T\\Vert p_S^\\theta)(y\\vert x)]] $$此外，作者结合On-Policy策略和常规Supervised KD策略，给出Generalized KD（GKD）。\n$$ L_{GKD}(\\theta)=(1-\\lambda)\\mathbb E_{(x,y)\\sim(X,Y)}[-\\mathcal D(p_T\\Vert p_S^\\theta)(y\\vert x)]+\\lambda\\mathbb E_{x\\sim X}[\\mathbb E_{y\\sim p_S(\\cdot \\vert x)}[-\\mathcal D(p_T\\Vert p_S^\\theta)(y\\vert x)]] $$ 图1: Generalized Knowledge Distillation训练算法 RLT + On-Policy GKD 作者提出在RL阶段，可以引入GKD，使得学生policy在RL训练基于奖励$r$优化的过程中，不会偏离固定的教师policy。\n$$ \\mathbb E_{x\\sim X}[(1-\\alpha)\\mathbb E_{y\\sim p_S^\\theta(\\cdot\\vert x)}r(y)-\\alpha\\mathbb E_{y\\sim p_S(\\cdot\\vert x)}[\\mathcal D(p_T\\Vert p_S^\\theta)(y\\vert x)]] $$其中$\\alpha\\in[0, 1]$。此外作者建议在RL训练中使用逆向KL或者使用$JSD(0.9)$。\nOn-Policy Distillation 此外，最近Thinking Machines的博客“On-Policy Distillation”也提出了类似的方法，基于on-policy的蒸馏方式。这篇博客关于on-policy的motivation比较合理：对于LLM中的on-policy训练，其奖励信号通常比较稀疏，比方说训练一些math或者coding的数据，其reward只能给出这道题目是否正确的奖励信号，但如果做错了，模型并不知道是哪里错了。而对于监督学习（SFT），模型能够获得token级别的信号，但SFT只能让模型学习老师的路径，但这些路径可能并不会在学生模型真实推理中遇到，相反，当学生模型SFT训练后碰到一些训练中没见过的路径，可能会与越来越偏离正确答案。\n事实上，这里关于On-Policy训练奖励稀疏这块，作者提到比如一道数学题，On-Policy的奖励只能让模型知道其结果正确还是错误，如果错了并不知道是哪里错了。 基于GRPO算法，最终的advantage会公平地作用在每个generated sentence的所有token上，所以这里理解起来，模型也并不知道一道数学题做错了得到0奖励，是因为最终的答案错了还是中间的过程错了，因为每个rollout中的token得到一致的advantage。\n关于On-Policy Distillation，作者推荐reverse KL:\n$$ KL(\\pi_\\theta\\Vert \\pi_{\\text{teacher}}) = \\mathbb E_{x\\sim\\pi_\\theta}[\\log\\pi_\\theta(x_{t+1}\\vert x_{1..t}-\\log\\pi_{\\text{teacher}}(x_{t+1}\\vert x_{1..t}))] $$References [1] Agarwal et al. “ON-POLICY DISTILLATION OF LANGUAGE MODELS: LEARNING FROM SELF-GENERATED MISTAKES ” arXiv preprint axXiv:2306.13649 (2023).\n[2] Kevin Lu et al. “On-Policy Distillation” Thinking Machines (2025).\n","permalink":"https://rslog.cc/posts/2025-11-01-knowledge-distillation/","summary":"\u003ch3 id=\"kl-based-divergences\"\u003eKL-Based Divergences\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e给定两个离散分布$P(\\mathcal C)$和$Q(\\mathcal C)$，它们的KL散度定义为：\u003c/p\u003e\n$$\n\\mathcal D_{KL}(P\\Vert Q)=\\sum_{c\\in\\mathcal C}P(c)\\log\\frac{P(c)}{Q(c)}\n$$\u003cp\u003e由于KL散度的不对称性：$\\mathcal D_{KL}(P\\Vert Q)\\neq \\mathcal D_{KL}(Q\\Vert P)$，定义前向KL散度（forward KL）为$\\mathcal D_{KL}(P\\Vert Q)$，定义反向KL散度（reverse KL）为$\\mathcal D_{KL}(Q\\Vert P)$。\u003c/p\u003e","title":"Knowledge Distillation"},{"content":"$\\textcolor{yellow}{\\text{[update 2025-10-03]}}$: 新增对codex/claude-code/gemini-cli使用体验\n写在前面 用AI用久了，发现想打几行真情实感的文字好像变得比较困难，比如说这篇博客的开头，左思右想了半天，也不知道写些什么，想不如让AI帮写一下吧，给它一个prompt，好像什么都可以生成出来。现在我坐在LOTTA，喝着dirty，耳机里放的是方大同，手机摆在前面放的是香港公开赛梁王打黑塔，电脑屏幕是这个markdown文档，其实就是想简单写写这段时间以来，对AI Coding以及AI相关的体验、感想。先申明：笔者也并不是什么深度AI Coding用户，技术不强，只会简单调戏AI，反复循环而已。\n关于AI Coding 过去的时间 时间回到2022年，那时候刚刚接触什么Transformer，和同学就self-attention流程都能讨论半天，然后接触GPT，本科毕设用GPT2模型做一个新闻评论生成模型，当时觉得哎挺有意思，输入几句话，这玩意能输出一堆，看上去就像一个网络水军。后来沉迷用GPT2做学术水文，殊不知当时GPT3已经出来两年了，只知道GPT3参数巨大无比，没有开源参数，用的话很贵，得花不少钱，也没想着它能干啥事情。\n又过了几个月，在2022年11月前后，课题组一位师兄组内做了一个分享，主题是关于大语言模型的详细调研，实验室90%的同学都去听了，ppt很多页，讲了很多之前没接触过的知识，什么大模型基准、OPT、GPT-J等等。虽然但是，当时也只是觉得新奇，但是感觉和自己研究没有太大关系，也就听个乐呵过去了（后面这位师兄去元石科技 (Meta Stone)创业去了，产品问小白）。\n再到后来就是2022年12月1日了，惊为天人的chatgpt横空出世，网速慢的我在12月5号还是6号了解到这么一个东西，快速找资料注册了一个账号，体验了一下。感觉就是一个有那么一点智商的对话机器人，但是能干啥，不了解，好像就是可以帮我水各种报告，当时我也尝试用chatgpt帮我写代码，写的是通信相关的代码（当时研究生课程作业），可以跑半点，半点是啥意思呢，就是说好像真的可以编译成功，但是结果就不知道是啥了（但当时对于能生成可以编译的代码的模型已经较为震惊了）。最初chatgpt让我有aha感觉的是有一次我用它帮我处理数据，具体场景也记不清了，大概就是有一批纯数字的数据，我需要提取其中的每个数字的一部分，当时就想让chatgpt帮我做这件事，结果是它可以做，但成功率不是很高，关键点不在这里，关键是我和它对话了几轮后，又输入了一批数据，结果发现它直接按照我之前的命令做相应处理输出了，这让我大为震撼，因为那一轮的对话我只是给了数据，没有给任何文本指令，当时就在想有点意思，有点智能的感觉（但是现在看来简直平平无奇，就是一个普通的基于对话历史的指令跟随罢了），后来就是一直用这位高质量文本生成器帮我完成各种小任务，其中最大的一个任务是帮我写完了一门课程的课程期末大作业（一份一两万字的调研报告吧，我也不知道是啥，就让chatgpt先给出分点，然后每个小点生成一大串黏贴就完事了，最后这门课还给了85分）。\n当时让chatgpt生成一份放假通知，发朋友圈还有人信了（当时的chatgpt一次还只能输出这么点字数的内容。。） 时间线到这也就告一段落了，因为后来的事大家都很清楚，2023年初chatgpt爆炸式地火遍全球（当然当时中国还没有那么热，不像今年的DeepSeek带来的影响力大），整体关于NLP实验组的研究方向都在慢慢靠向大语言模型（就记得1月2月研究LLM的论文疯狂挂上arxiv，每天都能刷到一大批），笔者所在的课题组也不例外，在2023年3月份就启动一个先锋小队主攻LLM方向，并拉取了几个试点人员参与，当时有师兄问我要不要参加，结果我说算了，自己的GPT2还没搞出论文呢，先别急。但自己也会好奇这个小组在干啥，每次偷偷问加入了这个组的同级最近研究啥了，了解到的就是高层在做什么预训练，训了很久，又做了什么指令微调，又训了很久。我说指令微调是啥，说是叫Supervised Finetuning，简称SFT。我又说SFT具体啥原理，最后得知，哦原来就是一个自回归损失啊，那和我的训练也没啥区别啊。。。\n关于初次用AI写网页 前面写了这么多都在回忆过去，实际上就是研究生没搞上LLM的研究，错过了一波技术高潮，后面疯狂补救的故事。时间来到2024年10月，当时研三，时间比较充裕，闲着没事就想弄一个写博客的网站，当时东找西找，哎好巧不巧发现了lilianWeng的博客网站Lil\u0026rsquo;Log（大名鼎鼎OpenAI前VP，北大知名校友翁荔），初一看好整洁啊，够学术范，决定就是她了，然后了解到用的Hugo模版，就看了下怎么做，弄出一个网页很简单，对我来说难的是怎么弄成lilian的样式，包括主页面的标签，tag，archive页面的时间倒序逻辑，展示样式，search页面的搜索功能，超链接样式，鼠标悬停超链接的样式等等。这些逻辑对我来说简直天方夜谭，笔者只是一个会一点python的算法实习生，什么前端代码后端代码一窍不通。幸运的是，这是在2024年，不是2022年了，我们有非常智能的GPT4，当时GPT4的发布会上，就演示了手绘一个网页图丢给GPT4，直接就把网页代码吐出来了，运行一看就是这个网页的效果。\n所以我的开发方式也非常简单粗暴，通过自然语言描述我想要的网页效果，怎么排版，什么逻辑，全部发送给GPT4，它帮我写代码，我把代码在我本地运行预览网页效果，哪里有问题，再反馈给GPT4，如此往复，不舍昼夜地高强度prompt GPT4/GPT4o一周，大致的网页雏形出来了，效果还是很不错的，简直和lilian的一模一样，心满意足了。\n其实那会儿面向GPT4/GPT4o编程，还是有很多困难的，印象比较深的就是当对话很多轮次了之后，基本上模型都记不清前面说了啥了，同样的一个问题，对话了七八轮一直解决不了，模型重复吐出前面吐出过的代码，最佳的解决方式就是重开一个对话，把问题再好好地给模型描述清楚，这时候模型说不定又能认真思考了，然后给一个新的解决方案，你再去试一下，也许就能解决了。这个方法在现在也是非常管用的，就是一个多轮解决不了的问题，不妨重开一次，不要重复折磨冗余信息越来越多的模型。\n关于再次用AI写网页 自笔者的Hugo网页大功告成后，时不时地写了几篇所谓“技术向”的博客（不是翻译就是copy），也就放着告一段落了，最近不知道为啥又想起了这个网页，想着又来搞点原创了。\n这次的出发点是单篇blog页面内的代码块，之前尝试过把代码块的样式调整一下（比如说设置一个最大显示长度，超过长度的会在代码块内显示滑块，但之前实现的效果总是不能令人满意）。经过一年的迭代，AI模型能力肯定比2024年的GPT4强上不少了，笔者没有使用GPT5，用的免费的Gemini2.5-pro，用一个谷歌邮箱就能注册使用，结果这次随意prompt几次，就给出了不错的展示效果。然后笔者又想添加一个代码块内的换行功能，添加一个button，点击可以换行，再点击又取消换行，然后这个button只能在鼠标放在代码块内才会出现，其他情况是隐藏状态。结果也是很好啊，轻轻松松就实现了，关于代码块的唯一问题是行号展示的问题，就是想让自动换行后的代码块行数也能显示在它们正确的位置，这个到现在还是没能实现，就先放着没管了。\n后面上班过程中，做的项目是一个对话产品，web端的效果就是会有一个对话框，于是想，我那个hugo网页，能不能也加一个这样的AI对话框。从产品想法产生到产品实现落地，前后也就用了一周时间。大致的产品优化过程是这样的：\n首先在网页端（任意一个网页）出现一个悬浮球，悬浮球可以被鼠标任意拖动，点击悬浮球可以在页面右侧弹出一个AI对话框，要求弹出过程中，原始页面需要丝滑地向左压缩，叉掉对话框后，原始页面也能丝滑地复原。 对话框背景色/对话框内对话气泡的背景色，要求结合网页夜间模型/日间模型 适配变换 对话框发送框样式设计、对话框标题样式设计 弹出对话框后，添加可以通过鼠标拉动对话框左右移动实现扩大/缩小对话框的功能，且同样要求在拉动过程中，原始页面能够丝滑地向左压缩/向右复原 给这个AI对话框接入真正的AI模型，免费的api有google的，但是不是很友好，最后用了阿里的，很丝滑就对话上了 api总不能放前端代码里头吧，得加入后端逻辑，用的netlify 前端调试模型效果时（hugo server）与后端通信不了，效率太低，然后告诉我可以netlify dev调试 让模型输出的文本能够流式输出，而不是全部生成完了才一股脑吐出来 让模型输出的文本经过markdown渲染，不要纯文本的罗列 调整markdown渲染样式，包括公式渲染（这块也是很多坑，还把之前博客页面正常渲染的公式又给弄废了） 模型输出时，添加实时markdown渲染效果，而不是全部流式输出完了才突然渲染 添加模型在输出过程中打断/终止模型的button，样式抄袭google aistudio 调整输入框输入bug，能够shift enter换行，能够在中文输入法时按enter直接把输入的字母打印在输入框内，而不是直接把消息发送出去 调整输入框的动态大小变化逻辑，随输入行数逐渐变高，但是有一个最大高度 大致优化的点有这些吧，当然还有很多没有记起来的，目前整个对话框的对话体验还是很好的，上面的点可能听上去很简单，但真正prompt大模型的时候依然是有多次反复试错的过程，具体过程感受只有亲身体验了才能知道，当然，这个的前提是你也是像我一样，对于前后端网页开发一无所知。\n对话界面，操作还是很丝滑的 关于AI Coding的想法 其实在真正工作中，也已经完全面向AI了，不论是什么需求，都可以先通过自然语言的形式组织一下，然后交给AI，它总会给你一个还不错的结果，当然前提是你需要花点心思组织一下这个语言。这段时间的AI Coding做网页开发，一个人同时充当产品、前端、后端（目前没有算法，算法就是这么闲），反反复复修改那么几个js，css文件，最后也能实现自己想要的效果。个人感觉，AI真的可以有无限可能，当然对于专业的前端工程师/后端工程师来说，我上面说的那么些功能可能也就是一两天的开发量，轻轻松松，但是这里面最重要的是AI可以把这些能力赋予给任何一个肯用AI的人，关键在于想法，AI可以帮助快速将想法转变为现实。\n网页开发也不是什么很新奇的事情，也许可以有更crazy，更脑洞大开的想法，值得使用AI帮助实现，这才是笔者认为AI Coding的价值所在。\n写在后面 关于这个网页，后续有什么新的想法，也许会再来一轮AI Coding，现在应该先放着了。其实有很多不同形态的AI产品比如claude-code/gemini-cli/codex/coco这类的，还没怎么用过，目前的方式还是局限于对话框内的prompt拷打。另外包括agent，一键式地完成一个项目，想象空间还是，，挺大的。\n[update 2025-10-03] 还是没闲着，在后面两周时间，快速体验了一下AI Coding Agent御三家：codex/claude-code/gemini-cli，整体体验codex略大于claude-code远大于gemini-cli。\ngemini-cli: 免费的不用多说了，只能说可以提供类claude-code产品的体验，用这个直接不小心把我代码给删了（改一遍400行代码变60行），还没有undo选项，体验十分拉垮。 claude-code: 用的anyrouter的免费版本，看调用的api开始是claude-4.0-sonnet，量多之后就变成claude-3.5-kxxx模型，整体速度比较快，能够解决问题，比如目前这两周新增的hugo本地blog编辑器就是用claude-code率先搭建的架子。体验上api不是很稳定，容易timeout（可能是免费的原因），其次也是没有undo选项，必须完成一个功能后及时commit，不然后面乱套了只能全盘回滚。 codex: 初期体验简直是神，产品设计比较完美了，比起前两者，每次代码更迭都有undo选项，然后每次任务执行的过程能看的很清楚（至少知道agent一直在跑，像claude-code交互上就给不到用户足够的安全感，经常是卡壳了但是也没有交互提示）。后期的话，觉得能力上可能到瓶颈了，或者没有初次体验的那种惊艳，但总之还是值得信赖的帮手。 后面了解到所谓AI Coding，又叫做vibe coding，挺贴切的，氛围感编程。关于vibe coding，笔者了解到的新的insight就是：单个代码文件的逻辑修改，gemini2.5-pro还是很强的，比如当发现用codex怎么调教都改不好的逻辑，但知道这部分逻辑所在的代码文件，直接把文件抛给gemini2.5-pro，效率可能比codex高。也能看出来，gemini2.5-pro还是很强的，但是gemini-cli做成这样，确实反应agent工程在其中的魔力。\n关于这次添加的本地blog editor，复刻vscode编辑器 ","permalink":"https://rslog.cc/posts/2025-09-14-ai-coding/","summary":"\u003cp\u003e\u003ca href=\"#textcoloryellowtextupdate-2025-10-03\" class=\"entityLink\"\u003e$\\textcolor{yellow}{\\text{[update 2025-10-03]}}$: 新增对codex/claude-code/gemini-cli使用体验\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\n\u003ch3 id=\"写在前面\"\u003e写在前面\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e用AI用久了，发现想打几行真情实感的文字好像变得比较困难，比如说这篇博客的开头，左思右想了半天，也不知道写些什么，想不如让AI帮写一下吧，给它一个prompt，好像什么都可以生成出来。现在我坐在LOTTA，喝着dirty，耳机里放的是方大同，手机摆在前面放的是香港公开赛梁王打黑塔，电脑屏幕是这个markdown文档，其实就是想简单写写这段时间以来，对AI Coding以及AI相关的体验、感想。先申明：笔者也并不是什么深度AI Coding用户，技术不强，只会简单调戏AI，反复循环而已。\u003c/p\u003e","title":"AI Coding \u0026 网页设计"},{"content":"LLMs 2.1 rope 位置编码：Transformer里注意力机制本身对顺序无感知，必须引入位置信息\n理想的位置编码应该满足：\n每个位置有唯一表示\n相对位置可感知：第m个token对第n个token的注意力得分，应该只依赖相对距离 m-n ，而不是绝对位置\n能外推到更长序列（训练没见过的长度）\n传统的绝对位置编码（Sinusoidal PE）直接把位置信息加在embedding上，无法天然满足“相对位置”性质\n注意力分数由$q^T_mk_n$计算，Rope思路：构造一个函数$f$，使得：\n$$ \\langle f(q,m), f(k,n)\\rangle = g(q,k,m-n) $$即：内积结果只与相对位置 m-n 有关，与绝对位置无关。\n从2维情形推导\n对于向量$q=[q_0,q_1]$，把它看作复数\n$$ q\\leftrightarrow q_o+iq_1 $$定义编码函数为“旋转”：\n$$ f(q,m)=q\\cdot e^{im\\theta}=(q_0+iq_1)\\cdot(\\cos m\\theta+i\\sin m\\theta) $$$$ f(q,m)=\\begin{pmatrix}q_0^\\prime \\\\ q_1^\\prime\\end{pmatrix}=\\begin{pmatrix}\\cos m\\theta \u0026 -\\sin m\\theta \\\\ \\sin m\\theta \u0026 \\cos m\\theta\\end{pmatrix}\\begin{pmatrix}q_0 \\\\ q_1\\end{pmatrix}=R_m q $$含义是，把向量在复平面上旋转 $m\\theta$ 角度。这就是定义出来了这个$f$函数。\n验证内积性质发现：\n$$ \\langle f(q,m),f(k,n)\\rangle=\\text{Re}[(qe^{im\\theta})\\cdot\\overline{(ke^{in\\theta})}]=\\text{Re}[q\\overline{k}\\cdot e^{i(m-n)\\theta}] $$$$ \\begin{align*} \\langle f(q,m),f(k,n)\\rangle\u0026=\\begin{pmatrix}q_0^\\prime \\\\ q_1^\\prime\\end{pmatrix}^T\\begin{pmatrix}k_0^\\prime \\\\ k_1^\\prime\\end{pmatrix} \\\\ \u0026=\\begin{pmatrix}q_0 \\\\ q_1\\end{pmatrix}^T \\begin{pmatrix}\\cos m\\theta \u0026 -\\sin m\\theta \\\\ \\sin m\\theta \u0026 \\cos m\\theta\\end{pmatrix}^T\\begin{pmatrix}\\cos n\\theta \u0026 -\\sin n\\theta \\\\ \\sin n\\theta \u0026 \\cos n\\theta\\end{pmatrix}\\begin{pmatrix}k_0 \\\\ k_1\\end{pmatrix} \\\\ \u0026=\\begin{pmatrix}q_0 \\\\ q_1\\end{pmatrix}^T\\begin{pmatrix}\\cos((n-m)\\theta) \u0026 -\\sin((n-m)\\theta) \\\\ \\sin((n-m)\\theta) \u0026 \\cos((n-m)\\theta)\\end{pmatrix}\\begin{pmatrix}k_0 \\\\ k_1\\end{pmatrix} \\end{align*} $$结果只依赖 m-n。\n扩展到高维（实际使用）\nRope的旋转矩阵是一个分块对角矩阵\n$$ R_m = \\begin{bmatrix}R_{m\\theta_1} \u0026 0 \u0026 \\cdots \u0026 0 \\\\ 0 \u0026 R_{m\\theta_2} \u0026 \\cdots \u0026 0 \\\\ \\vdots \u0026 \\vdots \u0026 \\ddots \u0026 \\vdots \\\\ 0 \u0026 0 \u0026 \\cdots \u0026 R_{m\\theta_{d/2}}\\end{bmatrix} $$其中每一个小块是：\n$$ R_{m\\theta_i}=\\begin{bmatrix}\\cos(m\\theta_i) \u0026 -\\sin(m\\theta_i) \\\\ \\sin(m\\theta_i) \u0026 \\cos(m\\theta_i)\\end{bmatrix} $$因此:\n$$ \\begin{align*} f(q,m)\u0026= R_m = \\begin{bmatrix}R_{m\\theta_1} \u0026 0 \u0026 \\cdots \u0026 0 \\\\ 0 \u0026 R_{m\\theta_2} \u0026 \\cdots \u0026 0 \\\\ \\vdots \u0026 \\vdots \u0026 \\ddots \u0026 \\vdots \\\\ 0 \u0026 0 \u0026 \\cdots \u0026 R_{m\\theta_{d/2}}\\end{bmatrix} \\begin{bmatrix}q_0\\\\q_1\\\\\\vdots\\\\ q_{d-1}\\end{bmatrix} \\\\ \u0026= \\begin{bmatrix}\\cos(m\\theta_1) \u0026 -\\sin(m\\theta_1) \u0026 0 \u0026 0 \u0026 \\cdots \u0026 0 \u0026 0 \\\\ \\sin(m\\theta_1) \u0026 \\cos(m\\theta_1) \u0026 0 \u0026 0 \u0026 \\cdots \u0026 0 \u0026 0 \\\\ 0 \u0026 0 \u0026 \\cos(m\\theta_2) \u0026 -\\sin(m\\theta_2) \u0026 \\cdots \u0026 0 \u0026 0 \\\\ 0 \u0026 0 \u0026 \\sin(m\\theta_2) \u0026 \\cos(m\\theta_2) \u0026 \\cdots \u0026 0 \u0026 0 \\\\ \\vdots \u0026 \\vdots \u0026 \\vdots \u0026 \\vdots \u0026 \\ddots \u0026 \\vdots \u0026 \\vdots\\\\ 0 \u0026 0 \u0026 0 \u0026 0 \u0026 \\cdots \u0026 \\cos(m\\theta_{d/2}) \u0026 -\\sin(m\\theta_{d/2}) \\\\ 0 \u0026 0 \u0026 0 \u0026 0 \u0026 \\cdots \u0026 \\sin(m\\theta_{d/2}) \u0026 \\cos(m\\theta_{d/2})\\end{bmatrix}\\begin{bmatrix}q_0\\\\q_1\\\\q_2\\\\q_3\\\\\\vdots\\\\ q_{d-2}\\\\ q_{d-1}\\end{bmatrix} \\\\ \u0026=\\begin{bmatrix}q_0\\cos(m\\theta_1)-q_1\\sin(m\\theta_1) \\\\ q_0\\sin(m\\theta_1)+q_1\\cos(m\\theta_1) \\\\ q_2\\cos(m\\theta_2)-q_3\\sin(m\\theta_2) \\\\ q_2\\sin(m\\theta_2)+q_3\\cos(m\\theta_2) \\\\ \\vdots \\\\ q_{d-2}\\cos(m\\theta_{d/2})-q_{d-1}\\sin(m\\theta_{d/2}) \\\\ q_{d-2}\\sin(m\\theta(d/2))+q_{d-1}\\cos(m\\theta_{d/2})\\end{bmatrix} = \\begin{bmatrix}q_0\\cos(m\\theta_1)-q_1\\sin(m\\theta_1) \\\\ q_1\\cos(m\\theta_1)+q_0\\sin(m\\theta_1) \\\\ q_2\\cos(m\\theta_2)-q_3\\sin(m\\theta_2) \\\\ q_3\\cos(m\\theta_2)+q_2\\sin(m\\theta_2) \\\\ \\vdots \\\\ q_{d-2}\\cos(m\\theta_{d/2})-q_{d-1}\\sin(m\\theta_{d/2}) \\\\ q_{d-1}\\cos(m\\theta_{d/2})+q_{d-2}\\sin(m\\theta_{d/2})\\end{bmatrix} \\\\ \u0026=\\begin{bmatrix}q_0\\cos(m\\theta_1) \\\\ q_1\\cos(m\\theta_1) \\\\ q_2\\cos(m\\theta_2) \\\\ q_3\\cos(m\\theta_2) \\\\ \\vdots \\\\ q_{d-2}\\cos(m\\theta_{d/2}) \\\\ q_{d-1}\\cos(m\\theta_{d/2})\\end{bmatrix} + \\begin{bmatrix}-q_1\\sin(m\\theta_1) \\\\ q_0\\sin(m\\theta_1) \\\\ -q_3\\sin(m\\theta_2) \\\\ q_2\\sin(m\\theta_2) \\\\ \\vdots \\\\ -q_{d-1}\\sin(m\\theta_{d/2}) \\\\ q_{d-2}\\sin(m\\theta_{d/2})\\end{bmatrix} \\end{align*} $$能推出$\\langle f(q,m),f(k,n)\\rangle=q^TR_{n-m}k$\n其中$\\theta_i$如下，$i=1,2,\\cdots,d/2$\n$$ \\theta_i = \\frac{1}{10000^{\\frac{i-1}{d/2}}} = 10000^{-\\frac{i-1}{d/2}} $$$$ \\begin{align*} \\mathbf{\\theta} \u0026= \\begin{bmatrix}10000^{-\\frac{0}{d/2}}, 10000^{-\\frac{1}{d/2}},\\cdots,10000^{-\\frac{(d/2)-1}{d/2}}\\end{bmatrix} \\\\ \u0026=\\begin{bmatrix}10000^{-\\frac{0}{d}} \u0026 10000^{-\\frac{2}{d}} \u0026 \\cdots \u0026 10000^{-\\frac{d-2}{d}}\\end{bmatrix} \\end{align*} $$ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 import torch from typing import Tuple def rotate_half(x: torch.Tensor) -\u0026gt; torch.Tensor: \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; [x0, x1, x2, x3, ...] -\u0026gt; [-x1, x0, -x3, x2, ...] \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; x_even = x[..., 0::2] # [..., head_dim / 2] x_add = x[..., 1::2] # [..., head_dim / 2] x_rot = torch.stack((-x_odd, x_even), dim=-1).flatten(-2) return x_rot def apply_rope(q: torch.Tensor, k: torch.Tensor, base: float = 10000.0) -\u0026gt; Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor]: \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; 对query和key应用 Rope 位置编码 输入： q: Tensor, shape = [bs, seq_len, num_heads, head_dim] k: Tensor, shape = [bs, seq_len, num_heads, head_dim] 输出： q_rope: Tensor, shape = [bs, seq_len, num_heads, head_dim] k_rope: Tensor, shape = [bs, seq_len, num_heads, head_dim] 约束： 1. q,k shape相同 2. head_dim必须偶数 3. Rope只作用在最后一维 head_dim上 \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; bs, seq_len, num_heads, head_dim = q.shape assert head_dim % 2 == 0 device = q.device dtype = q.dtype \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; 构造每一组二维向量对应的频率 shape: [head_dim / 2] inv_freq实际就是 [\\theta_1, \\theta_2, ..., \\theta_{d/2}] \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; inv_freq = base ** -(torch.arange(0, head_dim, 2, device=device).float()) / head_dim \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; 构造位置索引 shape: [seq_len] \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; position_ids = torch.arange(seq_len, device=device).float() \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; 计算每个位置、每个频率对应的旋转角度 position_ids: [seq_len] inv_freq: [head_dim / 2] freqs: [seq_len, head_dim / 2] freqs就是所有位置对应不同head_dim位置的旋转角度 m\\theta_1, m\\theta_2, ..., m\\theta_{d/2} m = 0, 1, ..., seq_len-1 \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; position_ids = position_ids.unsqueeze(-1) # [seq_len, 1] inv_freq = inv_freq.unsqueeze(0) # [1, head_dim] freqs = position_ids * inv_freq # [seq_len, head_dim / 2] \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; 每个频率对应二维中的两个维度，所以复制一份 shape: [seq_len, head_dim] freqs = tensor([ [a, b, c], [d, e, f], ]) -\u0026gt; tensor([ [a, a, b, b, c, c], [d, d, e, e, f, f], ]) freqs: m\\theta_1, m\\theta_1, m\\theta_2, m\\theta_2, ..., m\\theta_{d/2}, m\\theta_{d/2} \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; freqs = torch.repeat_interleave(freqs, repeats=2, dim=-1) \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; # 构造 cos / sin, 并broadcast到 q/k 形状 # 原始: [seq_len, head_dim] # 目标: [1, seq_len, 1, head_dim] \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; cos = freqs.cos()[None, :, None, :].to(dtype) sin = freqs.sin()[None, :, None, :].to(dtype) \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; # 应用Rope # 二维旋转公式： # [x0\u0026#39;, x1\u0026#39;] = [x0 * cos - x1 * sin, x0 * sin + x1 * cos] q = [q_0, q_1, q_2, q_3, ..., q_{d-2}, q_{d-1}] rotate_half(q) = [-q_1, q_0, -q_3, q_2, ..., -q_{d-1}, q_{d-2}] cos = [cos(m\\theta_1), cos(m\\theta_1), cos(m\\theta_2), cos(m\\theta_2), ..., cos(m\\theta(d/2)), cos(m\\theta(d/2))] sin = [sin(m\\theta_1), sin(m\\theta_1), sin(m\\theta_2), sin(m\\theta_2), ..., sin(m\\theta(d/2)), sin(m\\theta(d/2))] q_rope = [q_0cos(m\\theta_1) - q_1sin(m\\theta_1), ...] \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; q_rope = q * cos + rotate_half(q) * sin k_rope = k * cos + rotate_half(k) * sin 2.2 mhsa 设输入：\n$$ X\\in\\mathbb R^{B\\times T\\times d} $$其中：$B=\\text{batch size}, T=\\text{seq len}, d=d_{model}$\n设多头数为：$h$，每个head的维度为$d_h=\\frac{d}{h}$\n线性映射得到Q，K，V $$ \\begin{aligned} Q \u0026= XW_Q \\in \\mathbb R^{B\\times T\\times d}, \\\\ K \u0026= XW_K \\in \\mathbb R^{B\\times T\\times d}, \\\\ V \u0026= XW_V \\in \\mathbb R^{B\\times T\\times d}. \\end{aligned} $$其中$W_Q,W_K,W_V\\in\\mathbb R^{d\\times d}$\n拆成多头 将最后一维度拆成$h$个head： $$ Q, K, V\\in\\mathbb R^{B\\times T\\times h\\times d_h} $$经过transpose：\n$$ Q, K, V\\in\\mathbb R^{B\\times h\\times T\\times d_h} $$ 计算注意力分数 对每个batch、每个head，计算： $$ S=\\frac{QK^T}{\\sqrt{d_h}} $$其中$K^T$是对最后两个维度转置：\n$$ K^T\\in\\mathbb R^{B\\times h\\times d_h\\times T} $$因此：$S\\in\\mathbb R^{B\\times h\\times T\\times T}$\nSoftmax得到注意力权重 对最后一维度做softmax：\n$$ A=\\text{softmax}(S, dim=-1)\\in\\mathbb R^{B\\times h\\times T\\times T} $$ 加权求和$V$ $$ \\begin{aligned} O_{\\text{head}} \u0026= AV, \\\\ A \u0026\\in \\mathbb R^{B\\times h\\times T\\times T}, \\\\ V \u0026\\in \\mathbb R^{B\\times h\\times T\\times d_h}. \\end{aligned} $$所以：$O_{head}\\in\\mathbb R^{B\\times h\\times T\\times d_h}$\n合并多头并线性映射 先把$O_{\\text{head}}$转置并合并最后两个维度：\n$$ \\begin{aligned} O_{\\text{concat}} \u0026\\in \\mathbb R^{B\\times T\\times (h d_h)} = \\mathbb R^{B\\times T\\times d}, \\\\ O \u0026= O_{\\text{concat}}W_O \\in \\mathbb R^{B\\times T\\times d}. \\end{aligned} $$其中$W_O\\in\\mathbb R^{d\\times d}$。\n1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class MultiHeadSelfAttention(nn.Module): \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; 输入： x: [B, T, d] 输出： out: [B, T, d] 其中： B = batch size T = seq_len d = d_model h = num_heads d_h = d // h \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; def __init__(self, d_model: int, num_heads: int): super().__init__() assert d_model % num_heads == 0 self.d_model = d_model self.num_heads = num_heads self.d_h = d_model // num_heads # 一次性生成 Q, K, V self.qkv_proj = nn.Linear(d_model, 3 * d_model) # 输出投影 O self.out_proj = nn.Linear(d_model, d_model) def forward(self, x: torch.Tensor, mask: torch.Tensor = None) -\u0026gt; torch.Tensor: B, T, d = x,shape # x: [B, T, d] # qkv: [B, T, 3d] qkv = self.qkv_proj(x) # qkv: [B, T, 3, h, d_h] qkv = qkv.view(B, T, 3, self.num_heads, self.d_h) # qkv: [3, B, h, T, d_h] qkv = qkv.permute(2, 0, 3, 1, 4) # q, k, v: [B, h, T, d_h] q, k, v = qkv[0], qkv[1], qkv[2] # scores: [B, h, T, T] scores = q @ k.transpose(-2, -1) scores = scores / (self.d_h ** 0.5) # mask 可选，casual mask 或 padding mask if mask is not None: scores = scores.masked_fill(mask == 0, float(\u0026#34;-inf\u0026#34;)) # attn: [B, h, T, T] attn = F.softmax(scores, dim=-1) # out: [B, h, T, d_h] out = attn @ v # out: [B, T, h, d_h] # .contiguous: 作用是把每个tensor在内存中按顺序排序，因为.permute和.transpose都只是改变访问顺序，内存顺序没有变化。 # .reshape会自动拷贝，如果内存不连续的话 out = out.transpose(1, 2).contiguous() # out: [B, T, d] out = out.view(B, T, d) # out: [B, T, d] out = self.out_proj(out) return out 2.3 kvcache 保存历史推理过程中计算得到的$k,v$向量，在计算最新输出token的时候可以复用之前的$k,v$向量\n1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class MultiHeadSelfAttentionWithKVCache(nn.Module): \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; 输入： x: [B, T, d] 输出： out: [B, T, d] new_k: [B, h, past_len + T, d_h] new_v: [B, h, past_len + T, d_h] 其中： B = batch size T = 当前输入长度 prefill阶段：T = prompt_len decode阶段： T = 1 d = d_model h = num_heads d_h = d // h \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; def __init__(self, d_model: int, num_heads: int): super().__init__() assert d_model % num_heads == 0 self.d_model = d_model self.num_heads = num_heads self.d_h = self.d_model // self.num_heads self.qkv_proj = nn.Linear(d_model, 3 * d_model) self.out_proj = nn.Linear(d_model, d_model) def forward(self, x: torch.Tensor, mask: torch.Tensor = None, past_k: torch.Tensor = None, past_v: torch.Tensor = None, use_cache: bool = True): \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; x: [B, T, d] past_k: None or [B, h, past_len, d_h] past_v: None or [B, h, past_len, d_h] return: out: [B, T, d] new_k: [B, h, past_len + T, d_h] new_v: [B, h, past_len + T, d_h] \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; B, T, d = x.shape # qkv: [B, T, 3d] qkv = self.qkv_proj(x) # qkv: [3, B, h, T, d_h] qkv = qkv.view(B, T, 3, self.num_heads, self.d_h).permute(2, 0, 3, 1, 4) # [B, h, T, d_h] q, k, v = qkv[0], qkv[1], qkv[2] if past_k is not None and past_v is not None: k = torch.cat([past_k, k], dim=2) v = torch.cat([past_v, v], dim=2) total_len = k.size(2) # 保存给下一轮decode用 new_k = k if use_cache else None new_v = v if use_cache else None # socres: [B, h, T, total_len] scores = q @ k.tranpose(-2, -1) scores = scores / (self.d_h ** 0.5) if mask is not None: scores = scores.mask_fill(mask == 0, float(\u0026#34;-inf\u0026#34;)) attn = F.softmax(scores, dim=-1) # out [B, h, T, d_h] out = attn @ v # out out = out.tranpose(1, 2).contiguous() # out: [B, T, d] out = out.view(B, T, d) out = self.out_proj(out) return out, new_k, new_v 2.4 ffn FFN在transformer里一般指feed forward network，也叫MLP层\n每个transformer block里，通常结构是：\n1 2 3 4 5 x -\u0026gt; Multi-Head Self-Attention -\u0026gt; Add \u0026amp; Norm -\u0026gt; FFN / MLP -\u0026gt; Add \u0026amp; Norm Attention负责token之间的信息交互；FFN负责对每个token自己的表示做非线性变换和特征增强。\n本质公式：\n$$ \\text{FFN}(x) = W_2\\sigma(W_1x+b_1)+b_2 $$假设某token的hidden state是\n$$ x\\in\\mathbb R^d $$第一层线性变换：\n$$ h = W_1x+b_1 $$其中：$W_1\\in\\mathbb R^{d_{ff}\\times d},\\ b_1\\in\\mathbb R^{d_{ff}}$\n所以：\n$$ h\\in\\mathbb R^{d_{ff}} $$一般情况\n$$ d_{ff} = 4d $$然后经过激活函数：\n$$ \\tilde{h}=\\sigma(h) $$再进过第二层线性变换：\n$$ y = W_2\\tilde{h}+b_2 $$其中：$W_2\\in\\mathbb R^{d\\times d_{ff}},\\ b_2\\in\\mathbb R^d$\n所以：\n$$ y\\in\\mathbb R^d $$最后整体就是：\n$$ \\begin{align*} x\u0026\\in\\mathbb R^d \\\\ x\\rightarrow W_1x+b_1\u0026\\in\\mathbb R^{d_{ff}} \\\\ \\rightarrow\\sigma(W_1x+b_1)\u0026\\in\\mathbb R^{d_{ff}} \\\\ \\rightarrow W_2\\sigma(W_1x+b_1)+b_2\u0026\\in\\mathbb R^d \\end{align*} $$对整个序列的FFN\n$$ X\\in\\mathbb R^{B\\times T\\times d} $$类似的shape变化：\n$$ [B,T,d]\\rightarrow [B,T,d_{ff}]\\rightarrow [B,T,d] $$如果没有激活函数，FFN变成：\n$$ \\begin{align*} \\text{FFN}(x)\u0026=W_2(W_1x+b_1)+b_2 \\\\ \u0026=W_2W_1x+W_2b_1+b2 \\end{align*} $$本质上还是一层线性层，所以必须加入非线性，这样模型才能表达复杂的非线性函数。\n激活函数扩展\nReLU 早期transformer原论文使用的ReLU：\n$$ \\text{ReLU}(x)=\\max(0,x) $$优点是简单，计算快；缺点是负数区直接变成0，可能出现神经元死亡问题。\nGELU BERT、GPT系列里常见的是GELU，GELU可以理解成一种更平滑的ReLU：\n$$ \\text{GELU}(x)=x\\Phi(x) $$其中$\\Phi(x)$是标准正态分布的累计分布函数（PDF）。整体上，对于GELU，$x$越大，越容易通过，$x$越小，越容易被抑制，但不像ReLU直接硬切为0，而是平滑地控制\nSwish/SiLU SiLU也叫Swish，公式是：\n$$ \\text{SiLU}(x)=x\\cdot\\text{sigmoid}(x) $$其中：\n$$ \\text{sigmoid}(x)=\\frac{1}{1+e^{-x}} $$整体上也是一个平滑的激活函数\n从普通FFN到GLU (Gated Linear Uint)、SwiGLU 现在很多大模型，比如LLaMA系列，不用最朴素的两层FFN，而是用GLU类结构，尤其是SwiGLU\n普通FFN是：\n$$ \\text{FFN}(x)=W_2\\sigma(W_1x) $$GLU类FFN是：\n$$ \\text{GLU-FFN}(x)=W_{down}(\\sigma(W_{gate}x)\\odot W_{up}x) $$核心区别就是多出了一个gate作为门控信号，其中$\\odot$表示逐元素相乘。\n其中:\n$$ W_{gate}\\in\\mathbb R^{d_{ff}\\times d_f} $$SwiGLU就是GLU的一个变体，它把gate分支的激活函数换成了SiLU：\n$$ \\text{SwiGLU}(x)=W_{down}(\\text{SiLU}(W_{gate}x)\\odot W_{up}x) $$可以理解：\ngate分支先用SiLU生成一个平滑的门控信号 然后和up分支生成的候选特征逐元素相乘 最后down投影回d_model coding\n普通FFN 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class FFN(nn.Module): \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; x: [B, T, d] out: [B, T, d] \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; def __init__(self, d: int, d_ff: int): super().__init__() self.up_proj = nn.Linear(d, d_ff) self.down_proj = nn.Linear(d_ff, d) def forward(self, x: torch.Tensor) -\u0026gt; torch.Tensor: hidden = self.up_proj(x) hidden = F.gelu(hidden) out = self.down_proj(hidden) return out 2.5 gqa 标准MHA特点\nQ heads = K heads = V heads = h\n存在的问题：KV Cache太大。KV cache大小正比于：\n$$ 2\\times B\\times h\\times T\\times d_h $$ MQA: 所有 Q heads 共享一组KV MQA = Multi-Query Attention\n它的做法是：Q有h个heads，K/V只有1个head\n$$ \\begin{align*} Q\\in\\mathbb R^{B\\times h\\times T\\times d_h} \\\\ K, V\\in\\mathbb R^{B\\times 1\\times T\\times d_h} \\end{align*} $$$$ O_i=\\text{softmax}(\\frac{Q_iK_1^T}{\\sqrt{d_h}})V_1 $$ GQA:折中版，多组Q共享一组KV GQA = Grouped Query Attention\n介于MHA和MQA之间\n它设定：num_heads = h, num_kv_heads = h_kv\n满足：\n$$ h_{kv} \u003c h, h\\%h_{kv}=0 $$每个KV head服务多个Qheads，每组的query head数量：\n$$ g=\\frac{h}{h_{kv}} $$举个例子: h=8, h_kv=2, g=4，那么：\n$$ \\begin{align*} \\text{Q head 0 -\u003e KV head floor(0 / 4) = 0}\\\\ \\text{Q head 1 -\u003e KV head floor(1 / 4) = 0}\\\\ \\text{Q head 2 -\u003e KV head floor(2 / 4) = 0}\\\\ \\text{Q head 3 -\u003e KV head floor(3 / 4) = 0}\\\\\\\\ \\text{Q head 4 -\u003e KV head floor(4 / 4) = 1}\\\\ \\text{Q head 5 -\u003e KV head floor(5 / 4) = 1}\\\\ \\text{Q head 6 -\u003e KV head floor(6 / 4) = 1}\\\\ \\text{Q head 7 -\u003e KV head floor(7 / 4) = 1}\\\\ \\end{align*} $$矩阵计算中，需要repeat KV，因为我一般Attention计算，希望，QKV的shape都是 $[B,h,T,d_h]$，但是GQA里的KV原始shape是$[B,h_{kv},T, d_h]$，所以代码里通常会把KV在head维度repeat：\n$$ [B,h_{kv},T,d_h]\\rightarrow[B,h,T,d_h] $$ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class GroupedQueryAttention(nn.Module): \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; GQA: Grouped Query Attention 输入： x: [B, T, d_model] 输出： out: [B, T, d_model] 其中： B = batch size T = seq_len d_model = hidden size num_heads = Query heads num_kv_heads = Key/Value heads head_dim = d_model // num_heads \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; def __init__(self, d_model: int, num_heads: int, num_kv_heads: int): super().__init__() assert d_model % num_heads == 0 assert num_heads % num_kv_heads == 0 self.d_model = d_model self.num_heads = num_heads self.num_kv_heads = num_kv_heads self.head_dim = d_model // num_heads self.num_queries_per_kv = num_heads // num_kv_heads # Q 有 num_heads 个头 self.q_proj = nn.Linear(d_model, self.head_dim * num_heads) # K/V 有num_kv_heads 个头 self.k_proj = nn.Linear(d_model, self.head_dim * num_kv_heads) self.v_proj = nn.Linear(d_model, self.head_dim * num_kv_heads) self.out_proj = nn.Linear(self.head_dim * num_heads, d_model) def repeat_kv(self, x: torch.Tensor) -\u0026gt; torch.Tensor: \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; 把 K/V 从 num_kv_heads repeat 到 num_heads x: [B, num_kv_heads, T, head_dim] return: [B, num_heads, T, head_dim] \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; B, num_kv_heads, T, head_dim = x.shape if self.num_queries_per_kv == 1: return x # [B, num_kv_heads, T, head_dim] # -\u0026gt; [B, num_kv_heads, 1, T, head_dim] x = x[:, :, None, :, :] # [B, num_kv_heads, 1, T, head_dim] # -\u0026gt; [B, num_kv_heads, num_queries_per_kv, T, head_dim] x = x.expand(B, num_kv_heads, self.num_queries_per_kv, T, head_dim) # [B, num_heads, num_queries_per_kv, T, head_dim] # -\u0026gt; [B, num_heads, T, head_dim] x = x.reshape(B, num_kv_heads * self.num_queries_per_kv, T, head_dim) return x def forward(self, x: torch.Tensor, mask: torch.Tensor = None) -\u0026gt; torch.Tensor: B, T, _ = x.shape # q: [B, T, num_heads * head_dim] q = self.q_proj(x) # k/v: [B, T, num_kv_heads * head_dim] k = self.k_proj(x) v = self.v_proj(x) # q: [B, T, num_heads, head_dim] q = q.view(B, T, self.num_heads, self.head_dim) # k/v: [B, T, num_kv_heads, head_dim] k = k.view(B, T, self.num_kv_heads, self.head_dim) v = v.view(B, T, self.num_kv_heads, self.head_dim) # q: [B, num_heads, T, head_dim] q = q.transpose(1, 2) # k/v: [B, num_kv_heads, T, head_dim] k = k.transpose(1, 2) v = v.transpose(1, 2) # k/v repeat -\u0026gt; Q.shape # k/v: [B, num_heads, T, head_dim] k = self.repeat_kv(k) v = self.repeat_kv(v) # scores: [B, num_heads, T, T] scores = q @ k.transpose(-2, -1) scores = scores / (self.head_dim ** 0.5) if mask is not None: scores = scores.mask_fill(mask == 0, float(\u0026#34;-inf\u0026#34;)) # attn: [B, num_heads, T, T] attn = F.softmax(scores, dim=-1) out = attn @ v out = out.transpose(1, 2).contiguous() out = out.view(B, T, self.d_model) out = self.out_proj(out) return out 2.6 grpo ppo dpo dapo gspo grpo 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 import torch import torch.nn.functional as F def grpo_loss( logprobs: torch.Tensor, old_logprobs: torch.Tensor, ref_logprobs: torch.Tensor, rewards: torch.Tensor, mask: torch.Tensor, clip_eps: float = 0.2, beta: float = 0.04, eps: float = 1e-8, ): \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; GRPO loss. Aegs: logprobs: [B, G, T] old_logprobs: [B, G, T] ref_logprobs: [B, G, T] rewards: [B, G], response_level rewards mask: [B, G, T] \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; # 1. group relative advantage # rewards: [B, G] reward_mean = rewards.mean(dim=1, keepdim=True) # [B, 1] reward_std = rewards.std(dim=1, keepdim=True) # [B, 1] advantages = (rewards - reward_mean) / (reward_std + eps) # [B, G] # 2. policy ratio # ratio: [B, G, T] ratio = torch.exp(logprobs - old_logprobs) # 3. PPO-style clipped objective upclipped = ratio * advantages clipped_ratio = torch.clamp(ratio, 1.0 - clip_eps, 1.0 + clip_eps) clipped = clipped_ratio * advantages policy_loss_per_token = -torch.min(unclipped, clipped) # 4. reference KL penalty log_ratio_ref = ref_logprobs - logprobs kl_per_token = torch.exp(log_ratio_ref) - log_ratio_ref - 1.0 # 5. final loss loss_per_token = policy_loss_per_token + beta * kl_per_token # [B, G, T] loss = (loss_per_token * mask).sum() / mask.sum().clamp_min(1.0) with torch.no_grad(): approx_kl = ((logprobs - old_logprobs) * mask).sum() / mask.sum().clamp_min(1.0) clip_frac = ( ((ratio \u0026lt; 1.0 - clip_eps) | (ratio \u0026gt; 1.0 + clip_eps)).float() * mask ).sum() / mask.sum().clamp_min(1.0) info = { \u0026#34;loss\u0026#34;: loss.item(), \u0026#34;policy_loss\u0026#34;: ((policy_loss_per_token * mask).sum() / mask.sum().clamp_min(1.0)).item(), \u0026#34;ref_kl\u0026#34;: ((kl_per_token * mask).sum() / mask.sum().clamp_min(1.0)).item(), \u0026#34;reward_mean\u0026#34;: rewards.mean().item(), \u0026#34;reward_std\u0026#34;: rewards.std().item(), \u0026#34;clip_frac\u0026#34;: clip_frac.item(), \u0026#34;approx_kl\u0026#34;: approx_kl.item(), } return loss, info 2.7 api调用 2.8 sampling topp topk, softmax 2.9 cross entropy 2.10 kl divergence ","permalink":"https://rslog.cc/posts/2025-06-22-llm-notes/","summary":"\u003ch3 id=\"llms\"\u003eLLMs\u003c/h3\u003e\n\u003ch4 id=\"21-rope\"\u003e2.1 rope\u003c/h4\u003e\n\u003cp\u003e位置编码：Transformer里注意力机制本身对顺序无感知，必须引入位置信息\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e理想的位置编码应该满足：\u003c/p\u003e\n\u003col\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e每个位置有唯一表示\u003c/p\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e相对位置可感知：\u003cu\u003e第m个token对第n个token的注意力得分，应该只依赖相对距离 m-n\u003c/u\u003e ，而不是绝对位置\u003c/p\u003e","title":"LLM Notes"},{"content":"PPO PPO（Proximal Policy Optimization）算法出自Schulman et al.，在微调大模型中，该算法通过最大化以下目标函数来优化模型参数：\n$$ \\mathcal J_{PPO}(\\theta)=\\mathbb E_{[q\\sim P(Q),o\\sim \\pi_{\\theta_{old}}(O\\vert q)]}\\frac{1}{\\vert o\\vert}\\sum_{t=1}^{\\vert o\\vert}\\min\\left[\\frac{\\pi_\\theta(o_t\\vert q,o_{\u003c t})}{\\pi_{\\theta_{old}}(o_t\\vert q,o_{\u003c t})}A_t,\\text{clip}\\left(\\frac{\\pi_\\theta(o_t\\vert q,o_{\u003c t})}{\\pi_{\\theta_{old}}(o_t\\vert q,o_{\u003c t})},1-\\epsilon,1+\\epsilon\\right)A_t\\right] $$ 其中优势函数$A_t$通过使用GAE（Generalized Advantage Estimation）算法计算得到：\n$$ r_t=r_\\phi(q,o_{1:\\vert o\\vert}) - \\beta \\log\\frac{\\pi_\\theta(o_t\\vert q,o_{\u003c t})}{\\pi_{ref}(o_t\\vert q,o_{\u003c t})} $$ $$ A_t=\\delta_t + (\\gamma\\lambda)\\delta_{t+1} + (\\gamma\\lambda)^2\\delta_{t+2}+\\cdots=\\sum_{l=0}^\\infty (\\gamma\\lambda)^l\\delta_{t+l} $$ $$ \\delta_t=r_t+\\gamma V(s_{t+1}) - V(s_t) $$ 针对大模型微调的场景，$q$为问题（或者prompt），假设其最大长度为max_prompt_len，生成的$o_{1:\\vert o\\vert}$为答案（或者generation sentence），假设其最大长度为max_seq_len。上式中$r_t$为奖励，$r_\\phi$为reward model（PPO优化中参数不更新），该模型输入$q$和$o_{1:\\vert o\\vert}$得到每个句子的最后一个有效token上的reward score，因此$r_\\phi(q,o_{1:\\vert o\\vert})$的维度可以记作(bs,)（$bs$为ppo批量大小），KL惩罚项使用估计项$\\log\\frac{\\pi_\\theta(\\cdot)}{\\pi_{ref}(\\cdot)}$，该项得到的维度为(bs, max_seq_len)，因此最终的奖励向量$r_t$维度为(bs, max_seq_len)。接着看一下DeepSpeed中对优势函数和回报实现的代码：\n1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 def get_advantages_and_returns(self, values, rewards): lastgaelam = 0 advantages_reversed = [] max_seq_len = rewards.shape[-1] for t in reversed(range(max_seq_len)): nextvalues = values[:, t + 1] if t \u0026lt; max_seq_len - 1 else 0.0 delta = rewards[:, t] + self.gamma * nextvalues - values[:, t] lastgaelam = delta + self.gamma * self.lam * lastgaelam advantages_reversed.append(lastgaelam) advantages = torch.stack(advantages_reversed[::-1], dim=1) returns = advantages + values return advantages, returns 经过一次for循环得到的分别是（令max_seq_len为$\\vert o\\vert$）：\n$$ \\begin{align} A_{t=\\vert o\\vert - 1}\u0026=\\delta_{\\vert o\\vert - 1}A_{t=\\vert o\\vert - 2}\\\\ \u0026=(\\gamma\\lambda)\\delta_{\\vert o\\vert - 1} + \\delta_{\\vert o\\vert -2}A_{t=\\vert o\\vert -3}\\\\ \u0026=(\\gamma\\lambda)^2\\delta_{\\vert o\\vert - 1} + (\\gamma\\lambda)\\delta_{\\vert o\\vert -2} + \\delta_{\\vert o\\vert - 3}\\cdots A_{t=0}\\\\ \u0026=(\\gamma\\lambda)^{\\vert o\\vert -1}\\delta_{\\vert o\\vert - 1} + (\\gamma\\lambda)^{\\vert o\\vert -2}\\delta_{\\vert o\\vert -2} + \\cdots + (\\gamma\\lambda)\\delta_{1} + \\delta_0 \\end{align} $$ 经过翻转后，得到优势向量$A_t=[A_{t=0}, A_{t=1},\\cdots, A_{t=\\vert o\\vert - 1}]$，向量维度为(bs, max_seq_len)\nGRPO GRPO（Group Relative Policy Optimization）算法出自Shao et al.，其优化目标如下：\n$$ \\begin{align*} \\mathcal{J}_{\\text{GRPO}}(\\theta) \u0026= \\mathbb{E}\\left[q \\sim P(Q), \\{o_i\\}_{i=1}^G \\sim \\pi_{\\theta_{\\text{old}}}(O|q)\\right]\\\\ \u0026=\\frac{1}{G} \\sum_{i=1}^G \\left\\{ \\min \\left[ \\frac{\\pi_{\\theta}(o_i | q)}{\\pi_{\\theta_{\\text{old}}}(o_i | q)} A_i, \\text{clip}\\left( \\frac{\\pi_{\\theta}(o_i | q)}{\\pi_{\\theta_{\\text{old}}}(o_i | q)}, 1 - \\epsilon, 1 + \\epsilon \\right) A_i \\right] - \\beta \\mathbb D_{\\text{KL}}[\\pi_{\\theta} \\| \\pi_{\\text{ref}}] \\right\\}\\\\ \u0026=\\frac{1}{G} \\sum_{i=1}^G\\frac{1}{\\vert o_i\\vert}\\sum_{t=1}^{\\vert o_i\\vert}\\left\\{\\min\\left[\\frac{\\pi_\\theta(o_{i,t}\\vert q,o_{i,\u003c t})}{\\pi_{\\theta_{old}}(o_{i,t}\\vert q, o_{i,\u003c t})}\\hat A_{i,t},\\ \\text{clip}\\left(\\frac{\\pi_\\theta(o_{i,t}\\vert q,o_{i,\u003c t})}{\\pi_{\\theta_{old}}(o_{i,t}\\vert q,o_{i, \u003c t})},1-\\epsilon,1+\\epsilon\\right)\\hat A_{i,t}\\right] - \\beta\\mathbb D_{KL}[\\pi_\\theta\\Vert\\pi_{\\text{ref}}]\\right\\} \\end{align*} $$ $$ D_{\\text{KL}}(\\pi_{\\theta} \\| \\pi_{\\text{ref}}) = \\frac{\\pi_{\\text{ref}}(o_{i, t} | q, o_{i, \u003c t})}{\\pi_{\\theta}(o_{i, t} | q, o_{i, \u003c t})} - \\log \\frac{\\pi_{\\text{ref}}(o_{i, t} | q, o_{i, \u003c t})}{\\pi_{\\theta}(o_{i, t} | q, o_{i, \u003c t})} - 1, $$ $$ \\hat A_{i,t}=A_i = \\frac{r_i - \\text{mean}(\\{r_1, r_2, \\cdots, r_G\\})}{\\text{std}(\\{r_1, r_2, \\cdots, r_G\\})}. $$ DAPO Yu et al.提出了DAPO（Decouple Clip and Dynamic sAmpling Policy Optimization）算法，该算法基于GRPO算法提出了四点改进，其优化目标如下：\n$$ \\begin{align*} \\mathcal J_{DAPO}(\\theta)\u0026=\\mathbb E_{(q,a)\\sim\\mathcal D,\\{o_i\\}_{i=1}^G\\sim\\pi_{\\theta_{old}}(\\cdot\\vert q)}\\left\\{\\frac{1}{\\sum_{i=1}^G\\vert o_i\\vert}\\sum_{i=1}^G\\sum_{t=1}^{\\vert o_i\\vert}\\min\\left[r_{i,t}(\\theta)\\hat A_{i,t},\\text{clip}\\left(r_{i,t}(\\theta),1-\\epsilon_{\\text{low}},1+\\epsilon_{\\text{high}}\\right)\\hat A_{i,t}\\right]\\right\\}\\\\ % \u0026 \\text{s.t.}\\quad 0 \u003c \\vert \\{o_i\\vert \\text{is\\_equivalent}\\} \u0026 \\text{s.t.}\\quad 0 \u003c \\left\\vert \\{o_i\\ \\vert\\ \\text{is\\_equivalent}(a, o_i)\\}\\right\\vert \u003c G, \\end{align*} $$ $$ r_{i,t}(\\theta)=\\frac{\\pi_\\theta(o_{i,t}\\vert q,o_{i,\u003c t})}{\\pi_{\\theta_{old}}(o_{i,t}\\vert q,o_{i, \u003c t})},\\quad \\hat A_{i,t}=\\frac{R_i-\\text{mean}(\\{R_i\\}_{i=1}^G)}{\\text{std}(\\{R_i\\}_{i=1}^G)} $$ 首先作者移除了GRPO算法中的KL散度惩罚，作者认为对于训练long-CoT推理模型，actor model的输出分布与ref model的输出分布自然存在较大差异，没有必要设置KL散度限制。其次对于DAPO，作者采用基于规则的奖励模型，对于可验证任务（automated throrem proving、computer programming、mathematics competition），作者使用如下奖励函数，其中$\\hat y$是预测答案，$y$是标准答案。\n$$ R(\\hat y, y)= \\begin{cases} 1,\u0026 \\text{is\\_equivalent}(\\hat y, y)\\\\ -1,\u0026 \\text{otherwise} \\end{cases} $$ Insights 接着，作者针对GRPO的理论缺陷提出了四点比较有意思的insights，每个insight对原本算法的改动都很小，但存在一定效果的提升。\nClip-Higher TLDR：将原先的clip函数的上下界单独设置，而不是统一设置。\nMotivation：对于生成的sentences，其中大部分token的概率值都较低，因此使用一个较低的$\\epsilon$（一般算法设置$\\epsilon=0.2$）对于这些低概率token的提升非常有限，比如$\\pi_{\\theta_{old}}(o_i\\vert q)=0.01$，当$\\epsilon=0.2$时，$\\pi_{\\theta}(o_i\\vert q)$最大值只能为0.012。简单来说就是大部分token的概率值均偏低（\u0026lt; 0.2），而低概率值的token更容易被clip（原因如上所述），作者认为这限制了模型对低概率token的提升，从而限制了整个模型的生成多样性。作者论文中实验设置了$\\epsilon_{\\text{low}}=0.2$，$\\epsilon_{\\text{high}}=0.28$。\nDynamic Sampling TLDR：让每批采样的answer不能全部正确也不能全部错误。\nMotivation：当每批采样的answer全部正确或全部错误时，计算得到的优势$\\hat A_{i,t}=0$，这导致梯度值为零，那导致模型在这一步上等价于没有学习，降低了采样效率。因此作者在每个step会多次采样（理解为对同一批prompt生成answer），直到answer的平均准确率介于0和1之间。\nToken-Level Policy Gradient Loss TLDR：对一批生成样本中的每个token采用相同的损失贡献比例，而不是每个样本各自先按长度归一化损失再平均每个样本的损失。\nMotivation：作者认为GRPO中的损失归一方式对long-CoT RL场景不友好，在GRPO中，每批样本中长样本的每个token贡献的损失比重会低于短样本的每个token贡献的损失比重，这会导致两个问题：1）对于高质量的长样本，这会阻碍模型学习这类样本的推理模式，2）对于低质量的长样本（出现重复，垃圾话），样本层级的损失计算也无法有效对这些样本进行惩罚。\nOverlong Reward Shaping TLDR：设置一个最大生成长度，对超出长度的样本进行惩罚。\nMotivation：传统RL训练，对于过长样本会直接截断，但这种直接截断会带来噪音影响训练过程，因为一个合理但过长的样本被截断显然会影响模型训练。作者首先尝试将每批数据中被截断的损失mask掉，发现这会提升训练稳定性且提升模型性能。进一步地，作者设计了SoftOverlongPunishment，计算方式如下。这个惩罚性奖励被添加到原始基于规则的正确性奖励中一起计算总奖励。\n$$ R_{\\text{length}}(y)= \\begin{cases} 0,\u0026 \\vert y\\vert \\le L_{\\text{max}} - L_{\\text{cache}} \\\\\\\\ \\frac{(L_{\\text{max}}-L_{\\text{cache}})-\\vert y\\vert}{L_{\\text{cache}}},\u0026 L_{\\text{max}}-L_{\\text{cache}} \u003c \\vert y\\vert\\le L_{\\text{max}}\\\\\\\\ -1,\u0026 L_{\\text{max}} \u003c \\vert y\\vert \\end{cases} $$ Dr. GRPO Liu et al.提出Dr. GRPO，该工作指出GRPO算法存在的一些bias，并且这些bias可能导致了GRPO算法随着训练步数增加，生成answer长度不断增加的现象（包括出现aha moment）。该工作提出了两个bias：\nResponse-level length bias：源于对损失除了$\\vert o_i\\vert$，这样，对于正优势（$\\hat A_{i,t}\u003e 0$，correct response），该偏差使得较短的response的梯度更大（$\\vert o_i\\vert$更小），从而导致策略倾向更简洁的正确回答。相反，对于负优势（$\\hat A_{i,t}\u003c 0$，incorrect response），该偏差使得较长的response的梯度更大（$\\vert o_i\\vert$更大），从而导致策略倾向更复杂的错误回答。\nQuestion-level difficulty bias：源于计算优势时对奖励偏差除了$\\text{std}(\\lbrace r_1,\\cdots,r_G\\rbrace)$。因此对于某个特定question，如果其answers容易得到较低的variance，那么这批answer的梯度会更大。通常来说优势归一化在常规RL算法中是在一整个batch上进行，而GRPO在每个question上进行归一化，导致对于不同question的answer，其梯度值可能会有较大差异。\n对此，作者移除了$\\frac{1}{\\vert o_i\\vert}$和$\\text{std}(\\lbrace r_1,\\cdots,r_G\\rbrace)$，并将$\\vert o_i\\vert$替换为一个固定值。\n$$ \\begin{align*} \\mathcal{J}_{\\text{GRPO}}(\\theta) \u0026= \\mathbb{E}\\left[q \\sim P(Q), \\{o_i\\}_{i=1}^G \\sim \\pi_{\\theta_{\\text{old}}}(O|q)\\right]\\\\ \u0026=\\frac{1}{G} \\sum_{i=1}^G\\textcolor{red}{\\frac{1}{\\vert o_i\\vert}}\\sum_{t=1}^{\\vert o_i\\vert}\\left\\{\\min\\left[\\frac{\\pi_\\theta(o_{i,t}\\vert q,o_{i,\u003c t})}{\\pi_{\\theta_{old}}(o_{i,t}\\vert q, o_{i,\u003c t})}\\hat A_{i,t},\\ \\text{clip}\\left(\\frac{\\pi_\\theta(o_{i,t}\\vert q,o_{i,\u003c t})}{\\pi_{\\theta_{old}}(o_{i,t}\\vert q,o_{i, \u003c t})},1-\\epsilon,1+\\epsilon\\right)\\hat A_{i,t}\\right] - \\beta\\mathbb D_{KL}[\\pi_\\theta\\Vert\\pi_{\\text{ref}}]\\right\\} \\end{align*} $$ $$ \\hat A_{i,t}=A_i = \\frac{r_i - \\text{mean}(\\{r_1, r_2, \\cdots, r_G\\})}{\\textcolor{red}{\\text{std}(\\{r_1, r_2, \\cdots, r_G\\})}}. $$ Insights 作者对比了GRPO与Dr. GRPO，发现随着训练进行，Dr. GRPO的平均生成长度不会一直增加而是收敛。两者回答正确的answer长度均收敛，但不正确的answer长度中，GRPO不断增加而Dr. GRPO收敛甚至有所下降。两者最终性能表现相当。这证明了Dr. GRPO有更高的token efficiency。 图1：GRPO vs. Dr. GRPO Skywork Open Reasoner Series Blog链接：He et al.\n7B数学模型在AIME24上取得69.8%准确率（avg@8）\n图2：Skywork-OR1-Math-7B Performance on AIME24（avg@8） Data Preparation Multi-stage GRPO with Adaptive Entropy Control 优化目标函数如下：\n$$ \\mathcal J(\\theta)=\\frac{1}{T_k}\\sum_{i\\in\\mathcal T_k}\\sum_{j=1}^M\\left\\{\\sum_{t=0}^{\\vert y_{ij}-1\\vert}\\min\\{\\rho_t^{ij}(\\theta)\\hat A_{ij},\\text{clip }(\\rho_t^{ij}(\\theta),1-\\epsilon,1+\\epsilon)\\hat A_{ij}\\}-\\alpha_k\\mathbb H_t^{ij}(\\theta)\\right\\} $$ $$ \\hat A_{ij}=\\frac{r_{ij}-\\text{mean }(\\textbf{r}_i)}{\\text{std }(\\textbf{r}_i)} $$ $$ \\rho_{t}^{ij}(\\theta)=\\frac{\\pi_\\theta(a_t^{(ij)}\\vert s_t^{(ij)})}{\\pi_{\\theta_{k}}(a_t^{(ij)}\\vert s_t^{(ij)})} $$ $$ s_t^{(ij)}=(x_i,a_0^{(ij)},\\cdots,a_{t-1}^{(ij)}) $$ $$ T_k=\\sum_{i\\in\\mathcal T_k}\\sum_{j=1}^M\\vert y_{ij}\\vert $$ $$ \\mathbb H_{t}^{ij}(\\theta)=\\mathcal H(\\pi_\\theta(\\cdot\\vert s_t^{(ij)}))=-\\sum_{a_t^{(ij)}\\in\\mathcal V}\\pi_\\theta(a_t^{(ij)}\\vert s_t^{(ij)})\\log\\pi_\\theta(a_t^{(ij)}\\vert s_t^{(ij)}) $$ 相较于GRPO的主要改动：\n去除KL散度惩罚，这与DAPO，Dr. GRPO中的做法相一致。 增加生成熵的约束，防止模型熵爆炸。 归一化采用batch内所有数据归一化，即最后损失项乘了 $\\frac{1}{\\sum_{i\\in\\mathcal T_k}\\sum_{j=1}^M}$，其中$\\mathcal T_k$为当前batch中所有prompt的集合，$M$为每个prompt的生成answer数量。 此外在训练数据处理上，作者针对long cot模型的训练加入了以下优化：\nOffline \u0026amp; online filtering：训练前，使用base model对每条prompt生成一批answer（M条），滤除answer完全正确或者完全错误的prompt；训练时，在每个epoch开始前，用上一轮epoch结束后的actor model对训练prompt生成一批answer（M条），滤除answer完全正确的prompt。 Rejection Sampling：每个训练step时，当前batch的所有prompt $x_i$，模型生成得到的结果并计算每条样本的优势$\\hat A_{ij}$，要求每个prompt对应的所有优势中，至少有一个优势不为0，否则将滤除（理解是这样），公式表达如下： $$ \\mathcal T_k:=\\left\\{i\\in[N]:\\exists\\ j\\in[M]\\quad\\hat A_{ij}\\neq 0 \\right\\} $$ Multi-Stage Training 作者训练分为3个阶段，逐渐增大最大生成长度，主要用来减少训练时间，同时保证最终模型的性能。当前一个阶段性能收敛时进入下一个阶段（但感觉得通过实验来选取经验值，如第一阶段训练多少个step这种）。\nStage1 Stage2 Stage3 8K 16K 32K On the Issue of Truncated Samples 作者针对最大生成长度限制内，出现生成过长导致截断的问题，提出了Advantage Mask For Truncated方法，并给出了两种方案：\nAdv-Mask-Before: $$ \\hat A_{ij}= \\begin{cases} \\frac{r(x_i,y_{ij})-\\text{mean}(\\hat {\\mathbb R}_i)}{\\text{std}(\\hat{\\mathbb R}_i)}\u0026 \\vert y_{ij}\\vert \\le T_{\\text{max}}\\\\\\\\ 0,\u0026 \\vert y_{ij}\\vert \u003e T_{\\text{max}} \\end{cases} $$ 其中$\\hat{\\mathbb R}_i$为没被阶段的answer的奖励集合。 Adv-Mask-After: $$ \\hat A_{ij}= \\begin{cases} \\frac{r(x_i,y_{ij})-\\text{mean}({\\mathbb R}_i)}{\\text{std}({\\mathbb R}_i)}\u0026 \\vert y_{ij}\\vert \\le T_{\\text{max}}\\\\\\\\ 0,\u0026 \\vert y_{ij}\\vert \u003e T_{\\text{max}} \\end{cases} $$ 其中$\\mathbb R_i$为所有answer的奖励集合。 实验结果发现两个mask效果都不如不加mask，因此作者没有使用这两种mask。\nAdaptive Entropy Control 作者发现生成熵损失对超参数$\\alpha_k$和训练数据分布都非常敏感，因此提出adaptive entropy control的方法。具体来说，作者设置一个熵阈值tgt-ent（即想要模型保持的生成熵水平）以及一个变化量$\\vartriangle$。设置$\\alpha_k$初始值为0，每个step前，用当前actor模型计算当前batch的平均生成熵e，如果e小于tgt-ent，那么增加$\\alpha_k: \\alpha_k=\\alpha_k+\\vartriangle$。考虑到增加熵损失会带来训练不稳定，因此当e大于tgt-ent时，该step不会启用熵损失，即理解为$\\alpha_k=0$。实验中，作者设置tgt-ent=0.2，$\\vartriangle$=0.005。\n图3：Adaptive entropy control, tgt-ent=0.2, $\\vartriangle$=0.005 这部分的大概作用就是，不设置生成熵损失或者超参数$\\alpha_k$比较小的时候，在较少的训练step后，模型的生成熵便会降到很低接近0的值，这对模型的探索能力起到负面影响，同时作者发现，当$\\alpha_k$设置较大时（\u0026gt; 1e-3），在较少训练step后，模型的生成熵就爆炸了，因此可以理解，提高$\\alpha_k$会在一定程度上扰乱模型的生成熵防止其快速收敛。训练的最终目的是让模型的生成熵稳定在一个较低水平但不是接近0的值，因此这种Adaptive Entropy Control方法可以很好地解决这个问题。当前估计的熵值e较小则提高$\\alpha_k$，当前估计的熵值e较大则不启用熵损失，让模型自然训练降低生成熵即可。\nReferences [1] Yu et al. “DAPO: An Open-Source LLM Reinforcement Learning System at Scale” arXiv preprint arXiv:2503.14476 (2025).\n[2] Shao et al. “DeepSeekMath: Pushing the Limits of Mathematical Reasoning in Open Language Models” arXiv preprint arXiv:2402.03300 (2024).\n[3] Schulman et al. “Proximal Policy Optimization Algorithms” arXiv preprint arXiv:1707.06347 (2017).\n[4] Liu et al. “Understanding R1-Zero-Like Training: A Critical Perspective” Github 2025.\n[5] He et al. “Skywork Open Reasoner Series” Notion Blog 2025.\n","permalink":"https://rslog.cc/posts/2025-03-19-llm-post-training-via-reinforcement-learning/","summary":"\u003ch3 id=\"ppo\"\u003ePPO\u003c/h3\u003e\n\u003c!-- #### Algorithm --\u003e\n\u003cp\u003ePPO（Proximal Policy Optimization）算法出自\u003ca href=\"https://arxiv.org/abs/1707.06347\" class=\"entityLink\"\u003eSchulman et al.\u003c/a\u003e，在微调大模型中，该算法通过最大化以下目标函数来优化模型参数：\u003c/p\u003e","title":"大模型post-training方法——强化学习篇"},{"content":"简介 本篇博客基于Andriy Burkov的grpo开源代码，简单跑通GRPO的完整流程。使用的GPU资源为1张3090（24G）。原作者代码见：GRPO_From-Scratch以及GRPO_Qwen-0_5_Instruct。注：原作者使用8张80G A100完成实验。\nGRPO GRPO算法原理见alg-grpo，原作者在这块的实现基本遵从DeepSeek技术报告中的损失公式，后面代码处详细展开。\n$$ \\begin{align*} \\mathcal{J}_{\\text{GRPO}}(\\theta) \u0026= \\mathbb{E}\\left[q \\sim P(Q), \\{o_i\\}_{i=1}^G \\sim \\pi_{\\theta_{\\text{old}}}(O|q)\\right]\\\\ \u0026=\\frac{1}{G} \\sum_{i=1}^G \\left\\{ \\min \\left[ \\frac{\\pi_{\\theta}(o_i | q)}{\\pi_{\\theta_{\\text{old}}}(o_i | q)} A_i, \\text{clip}\\left( \\frac{\\pi_{\\theta}(o_i | q)}{\\pi_{\\theta_{\\text{old}}}(o_i | q)}, 1 - \\epsilon, 1 + \\epsilon \\right) A_i \\right] - \\beta \\mathbb D_{\\text{KL}}[\\pi_{\\theta} \\| \\pi_{\\text{ref}}] \\right\\}\\\\ \u0026=\\frac{1}{G} \\sum_{i=1}^G\\frac{1}{\\vert o_i\\vert}\\sum_{t=1}^{\\vert o_i\\vert}\\left\\{\\min\\left[\\frac{\\pi_\\theta(o_{i,t}\\vert q,o_{i,\u003c t})}{\\pi_{\\theta_{old}}(o_{i,t}\\vert q, o_{i,\u003c t})}\\hat A_{i,t},\\ \\text{clip}\\left(\\frac{\\pi_\\theta(o_{i,t}\\vert q,o_{i,\u003c t})}{\\pi_{\\theta_{old}}(o_{i,t}\\vert q,o_{i, \u003c t})},1-\\epsilon,1+\\epsilon\\right)\\hat A_{i,t}\\right] - \\beta\\mathbb D_{KL}[\\pi_\\theta\\Vert\\pi_{\\text{ref}}]\\right\\} \\end{align*} $$ $$ D_{\\text{KL}}(\\pi_{\\theta} \\| \\pi_{\\text{ref}}) = \\frac{\\pi_{\\text{ref}}(o_{i, t} | q, o_{i, \u003c t})}{\\pi_{\\theta}(o_{i, t} | q, o_{i, \u003c t})} - \\log \\frac{\\pi_{\\text{ref}}(o_{i, t} | q, o_{i, \u003c t})}{\\pi_{\\theta}(o_{i, t} | q, o_{i, \u003c t})} - 1, $$ $$ \\hat A_{i,t}=A_i = \\frac{r_i - \\text{mean}(\\{r_1, r_2, \\cdots, r_G\\})}{\\text{std}(\\{r_1, r_2, \\cdots, r_G\\})}. $$ GRPO算法出自文章DeepSeekMath (2024)，其中KL散度的计算采用了Approximating KL Divergence中的无偏估计方法，即$\\mathbb D_{KL}(q\\Vert p)=r-1-\\log r$，其中$r=\\log\\frac{p(x)}{q(x)}$，该估计相比$-\\log r$具有更小的方差，比$\\frac{1}{2}(\\log r)^2$具有更小的偏差（无偏）。\n代码 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 542 543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558 559 560 561 562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 573 574 575 576 577 578 579 580 581 582 583 584 585 586 587 588 589 590 591 592 593 594 595 596 597 598 599 600 601 602 603 604 605 606 607 608 609 610 611 612 613 614 615 616 617 618 619 620 621 622 623 624 625 626 627 628 629 630 631 632 633 634 635 636 637 638 639 640 641 642 643 644 645 646 647 648 649 650 651 652 653 654 655 656 657 658 659 660 661 662 663 664 665 666 667 668 669 670 671 672 673 674 675 676 677 678 679 680 681 682 683 684 685 686 687 688 689 690 691 692 693 694 695 696 697 698 699 700 701 702 703 704 705 706 707 708 709 710 711 712 713 714 715 716 717 718 719 720 721 722 723 724 725 726 727 728 729 730 731 732 733 734 735 736 737 738 739 740 741 742 743 744 745 746 747 748 749 750 751 752 753 754 755 756 757 758 759 760 761 762 763 764 765 766 767 768 769 770 771 772 773 774 775 776 777 778 779 780 781 782 783 784 785 786 787 788 789 790 791 792 793 794 795 796 797 798 799 800 801 802 803 804 import random import copy import re import os import numpy as np import wandb import torch import pdb import torch.nn as nn from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer from datasets import load_dataset, load_from_disk from tqdm import tqdm def set_random_seed(seed: int=42): random.seed(seed) np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.manual_seed_all(seed) torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.benchmark = False set_random_seed(42) os.environ[\u0026#39;WANDB_API_KEY\u0026#39;] = \u0026#34;YOUR_API_KEY\u0026#34; os.environ[\u0026#39;WANDB_PROJECT\u0026#39;] = \u0026#34;GRPO-Qwen-2.5-1.5B-Instruct\u0026#34; # 设置系统prompt SYSTEM_PROMPT = \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; Respond in the following format: \u0026lt;reasoning\u0026gt; ... \u0026lt;/reasoning\u0026gt; \u0026lt;answer\u0026gt; ... \u0026lt;/answer\u0026gt; \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; def extract_answer_from_model_output(text): \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; Extracts the value from the last \u0026lt;answer\u0026gt; tag in the text. Args: text (str): The model-generated text containing XML-style \u0026lt;answer\u0026gt; tags. Returns: str or None: The content inside the \u0026lt;answer\u0026gt; tags, or None if no valid answer is found. Explanation: 1. Splits the text on the \u0026lt;answer\u0026gt; tag to isolate content after the tag. 2. Checks if at least one \u0026lt;answer\u0026gt; tag exists in the text. 3. For the last \u0026lt;answer\u0026gt; segment: - Verifies it contains a closing \u0026lt;/answer\u0026gt; tag. - Extracts only the content between the tags. 4. Returns None if the answer is empty (just \u0026#34;...\u0026#34;) or if tags are missing. \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; parts = text.split(\u0026#39;\u0026lt;answer\u0026gt;\u0026#39;) if len(parts) \u0026lt; 2: # No \u0026lt;answer\u0026gt; tag found return None last_part = parts[-1] if \u0026#39;\u0026lt;/answer\u0026gt;\u0026#39; not in last_part: return None answer = last_part.split(\u0026#39;\u0026lt;/answer\u0026gt;\u0026#39;)[0].strip() return None if answer == \u0026#34;...\u0026#34; else answer def extract_answer_from_dataset(text): \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; Extracts the answer from the GSM8K dataset examples. Args: text (str): The dataset example text containing a question and answer. Returns: str or None: The extracted answer part after the \u0026#39;####\u0026#39; delimiter, or None if not found. Explanation: 1. Checks if the text contains the \u0026#39;####\u0026#39; delimiter that separates question from answer. 2. If found, splits the text at this delimiter and returns the second part (the answer). 3. The answer is stripped of leading/trailing whitespace. 4. Returns None if no delimiter is present. \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; if \u0026#34;####\u0026#34; not in text: return None return text.split(\u0026#34;####\u0026#34;)[1].strip() def prepare_dataset(split=\u0026#34;train\u0026#34;): \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; Load and prepare the GSM8K dataset for training with string prompts. Args: split (str): The dataset split to load (\u0026#34;train\u0026#34; or \u0026#34;test\u0026#34;). Defaults to \u0026#34;train\u0026#34;. Returns: list: A list of formatted examples, each containing a prompt string and answer. Explanation: 1. Loads the GSM8K dataset from the Hugging Face datasets hub. 2. For each example in the dataset: - Creates a list of messages with system prompt and the question. - Converts this list into a single string prompt using build_prompt(). - Extracts the answer from the dataset example. - Creates a formatted example dictionary with prompt and answer. 3. Returns the list of formatted examples ready for model training or evaluation. \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; # 从本地加载，服务器端连接不上huggingface，使用train部分的数据 data = load_from_disk(\u0026#39;/data/ztq147/gsm8k\u0026#39;)[split] # data = load_dataset(\u0026#39;openai/gsm8k\u0026#39;, \u0026#39;main\u0026#39;)[split] # 一个formatted数据包含“prompt”和“answer”，其中“prompt”格式为SYSTEM_PROMPT\\n QUESTION；“answer”格式为ANSWER formatted_data = [] for example in data: prompt_str = build_prompt( [ {\u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;system\u0026#34;, \u0026#34;content\u0026#34;: SYSTEM_PROMPT}, {\u0026#34;role\u0026#34;: \u0026#34;user\u0026#34;, \u0026#34;content\u0026#34;: example[\u0026#39;question\u0026#39;]} ] ) formatted_example = { \u0026#34;prompt\u0026#34;: prompt_str, \u0026#34;answer\u0026#34;: extract_answer_from_dataset(example[\u0026#34;answer\u0026#34;]) } formatted_data.append(formatted_example) return formatted_data def build_prompt(messages): \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; Build a single prompt string from a list of messages. Args: messages (list): A list of message dictionaries, each with \u0026#39;role\u0026#39; and \u0026#39;content\u0026#39; keys. Returns: str: A concatenated string of all message contents. Explanation: 1. Takes a list of message dictionaries in the typical chat format. 2. Extracts the \u0026#39;content\u0026#39; field from each message and strips whitespace. 3. Joins all content strings with newlines to create a single prompt. 4. This preserves the training format while converting from structured messages to a string. \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; return \u0026#34;\\n\u0026#34;.join([msg[\u0026#34;content\u0026#34;].strip() for msg in messages]) def extract_last_number(text): \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; Extracts the last number appearing in the text. Args: text (str): The text to extract a number from. Returns: float or None: The last number in the text, or None if no number is found. Explanation: 1. Removes dollar signs and percent symbols from the text. 2. Uses regex to find a number that appears at the end of the text (possibly after whitespace). 3. The pattern matches numbers that appear at the end of the string, with or without decimal points. 4. Returns the found number as a float, or None if no match is found. \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; text = text.replace(\u0026#39;$\u0026#39;, \u0026#39;\u0026#39;).replace(\u0026#39;%\u0026#39;, \u0026#39;\u0026#39;) pattern = r\u0026#39;(?:^|\\s|=)\\s*(-?\\d*\\.?\\d+)\\s*$\u0026#39; match = re.search(pattern, text) return float(match.group(1)) if match else None def extract_single_number(text): \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; Extracts the last number appearing in the text. Args: text (str): The text to extract a number from. Returns: float or None: The last number in the text, or None if no number is found. Explanation: 1. Removes dollar signs and percent symbols from the text. 2. Uses regex to find a number that appears at the end of the text (possibly after whitespace). 3. The pattern matches numbers that appear at the end of the string, with or without decimal points. 4. Returns the found number as a float, or None if no match is found. \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; text = text.replace(\u0026#39;$\u0026#39;, \u0026#39;\u0026#39;).replace(\u0026#39;%\u0026#39;, \u0026#39;\u0026#39;) pattern = r\u0026#39;(?:^|\\s|=)\\s*(-?\\d*\\.?\\d+)\\s*$\u0026#39; match = re.search(pattern, text) return float(match.group(1)) if match else None def evaluate_model(model, tokenizer, eval_examples, device): \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; Evaluates the model on a set of examples and prints detailed results. Args: model: The language model to evaluate. tokenizer: The tokenizer for encoding inputs and decoding outputs. eval_examples (list): List of evaluation examples, each containing \u0026#34;prompt\u0026#34; and \u0026#34;answer\u0026#34;. device: The device (CPU or GPU) to run evaluation on. Returns: float: The accuracy percentage (correct predictions / total examples * 100). Explanation: 1. Sets the model to evaluation mode. 2. For each example in the evaluation set: - Encodes the prompt and generates a response using the model. - Extracts the predicted answer from the generated response. - Compares the predicted answer with the expected answer using multiple methods: a. Exact string matching b. Single number extraction and comparison c. Last number extraction and comparison - Prints detailed information about each example. 3. Calculates and returns the overall accuracy. 4. Returns the model to training mode. \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; model.eval() correct = 0 total = len(eval_examples) print(\u0026#34;\\n\u0026#34; + \u0026#34;=\u0026#34;*50) print(\u0026#34;EVALUATION ON\u0026#34;, total, \u0026#34;EXAMPLES\u0026#34;) print(\u0026#34;=\u0026#34;*50) for example in eval_examples: full_prompt = example[\u0026#34;prompt\u0026#34;] expected = example[\u0026#34;answer\u0026#34;] inputs = tokenizer.encode(full_prompt, return_tensors=\u0026#34;pt\u0026#34;).to(device) # early_stopping=False，表示模型会一直生直到达到最大新标记数（max_new_tokens）。 # forced_eos_token_id=tokenizer.eos_token_id，当生成到最大长度时，默认将最后一个token换成eos_token_id。 with torch.no_grad(): outputs = model.generate( inputs, max_new_tokens=512, temperature=0.7, num_return_sequences=1, pad_token_id=tokenizer.pad_token_id, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id, forced_eos_token_id=tokenizer.eos_token_id, early_stopping=False, ) response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) # 关于数学类问题评估的方法，这里不太了解，之前没做过 try: predicted = extract_answer_from_model_output(response) if predicted == expected: is_correct = True else: pred_num = extract_single_number(str(predicted)) exp_num = extract_single_number(str(expected)) if pred_num is not None and exp_num is not None and pred_num == exp_num: is_correct = True else: pred_num = extract_last_number(str(predicted)) exp_num = extract_last_number(str(expected)) is_correct = (pred_num is not None and exp_num is not None and pred_num == exp_num) if is_correct: correct += 1 print(\u0026#34;\\nPrompt:\u0026#34;) print(full_prompt) print(\u0026#34;\\nExpected Answer:\u0026#34;) print(expected) print(\u0026#34;\\nExtracted Answer:\u0026#34;) print(predicted) print(\u0026#34;\\nFull Generated Response:\u0026#34;) print(response) print(\u0026#34;\\nCorrect:\u0026#34;, \u0026#34;✓\u0026#34; if is_correct else \u0026#34;✗\u0026#34;) print(\u0026#34;-\u0026#34;*50) except Exception as e: print(\u0026#34;\\nFailed to parse model output for prompt:\u0026#34;) print(full_prompt) print(\u0026#34;Error:\u0026#34;, e) print(\u0026#34;-\u0026#34;*50) accuracy = (correct / total) * 100 print(f\u0026#34;\\nAccuracy: {accuracy:.2f}% ({correct}/{total})\u0026#34;) print(\u0026#34;=\u0026#34;*50) model.train() return accuracy def correctness_reward(prompts, completions, answer, **kwargs): \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; Assigns a reward based on the correctness of the model\u0026#39;s answer. Args: prompts (list): List of input prompts. completions (list): List of model completions, each containing content. answer (list): List of expected answers. **kwargs: Additional keyword arguments. Returns: list: List of numerical rewards for each completion. Explanation: 1. Extracts the content from each completion. 2. Extracts the answer portion from each response using extract_answer_from_model_output. 3. Assigns rewards based on matching criteria: - 2.0 points for an exact match - 1.5 points for numeric equivalence (when values match but format differs) - 0.0 points for incorrect answers 4. Tracks completion lengths for analysis. \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; responses = [completion[0][\u0026#39;content\u0026#39;] for completion in completions] extracted = [extract_answer_from_model_output(r) for r in responses] rewards = [] for r, a in zip(extracted, answer): if r == a: # Exact match case rewards.append(2.0) else: r_num = extract_single_number(str(r)) a_num = extract_single_number(str(a)) if r_num is not None and a_num is not None and r_num == a_num: rewards.append(1.5) else: rewards.append(0.0) completion_lengths = [len(response.split()) for response in responses] return rewards def format_reward(completions, **kwargs): \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; Assigns a reward for adhering to the desired XML format. Args: completions (list): List of model completions, each containing content. **kwargs: Additional keyword arguments. Returns: list: List of format compliance scores for each completion. Explanation: 1. Extracts the content from each completion. 2. Evaluates format compliance by checking for required XML tags: - 0.2 points for each tag present (\u0026lt;reasoning\u0026gt;, \u0026lt;/reasoning\u0026gt;, \u0026lt;answer\u0026gt;, \u0026lt;/answer\u0026gt;) - Maximum score of 0.8 for perfect format compliance 3. Stores and returns the format compliance scores. \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; responses = [completion[0][\u0026#39;content\u0026#39;] for completion in completions] rewards = [] format_scores = [] for response in responses: score = 0.0 if \u0026#34;\u0026lt;reasoning\u0026gt;\u0026#34; in response: score += 0.2 if \u0026#34;\u0026lt;/reasoning\u0026gt;\u0026#34; in response: score += 0.2 if \u0026#34;\u0026lt;answer\u0026gt;\u0026#34; in response: score += 0.2 if \u0026#34;\u0026lt;/answer\u0026gt;\u0026#34; in response: score += 0.2 rewards.append(score) format_scores.append(score) return rewards def combined_reward(prompts, completions, answer): \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; Combines correctness and format rewards. Args: prompts (list[str]): List of prompt texts completions (list[list[dict]]): List of completion dictionaries answer (list[str]): List of expected answers Returns: list[float]: Combined rewards for each prompt-completion pair Explanation: 1. Calculates separate rewards for correctness and format compliance. 2. Combines the rewards with the following weights: - Correctness score range: 0.0 to 2.0 - Format score range: 0.0 to 0.8 - Total possible range: 0.0 to 2.8 3. Returns the combined reward for each example. \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; # Get individual rewards correctness_scores = correctness_reward(prompts=prompts, completions=completions, answer=answer) format_scores = format_reward(completions=completions) # Combine rewards - correctness is weighted more heavily combined_rewards = [] for c_score, f_score in zip(correctness_scores, format_scores): # Correctness score range: 0.0 to 2.0 # Format score range: 0.0 to 0.8 # Total range: 0.0 to 2.8 combined_rewards.append(c_score + f_score) return combined_rewards def selective_log_softmax(logits, input_ids): \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; Computes log probabilities for specific tokens in the vocabulary. Args: logits (torch.Tensor): The raw logits output from the model. input_ids (torch.Tensor): The token IDs for which we want the log probabilities. Returns: torch.Tensor: Log probabilities of the selected tokens. Explanation: 1. Applies log softmax to convert logits to log probabilities over the vocabulary. 2. Uses gather to extract only the log probabilities corresponding to the input_ids. 3. Removes the extra dimension to match the original shape of input_ids. \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; log_probs = nn.functional.log_softmax(logits, dim=-1) return log_probs.gather(dim=-1, index=input_ids.unsqueeze(-1)).squeeze(-1) def compute_log_probs(model, input_ids, attention_mask, logits_to_keep): \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; Computes the log probabilities for a batch of tokens. Args: model: The language model. input_ids (torch.Tensor): Token IDs for input sequences. attention_mask (torch.Tensor): Attention mask for input sequences. logits_to_keep (int): Number of tokens to keep from the end of the sequence. Returns: torch.Tensor: Log probabilities of the selected tokens. Explanation: 1. Gets logits from the model for the input sequence. 2. Selects logits for all tokens except the last one (as we predict next tokens). 3. Selects only the last \u0026#39;logits_to_keep\u0026#39; tokens from both logits and input_ids. 4. Computes log probabilities for these tokens using selective_log_softmax. \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; logits = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask).logits[:, :-1, :] input_ids = input_ids[:, -logits_to_keep:] # select the generation part, remove the prompt part logits = logits[:, -logits_to_keep:, :] # the same as input_ids return selective_log_softmax(logits, input_ids) def create_completion_mask(completion_ids, eos_token_id): \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; Creates a mask for completion tokens that excludes tokens after the EOS token. Args: completion_ids (torch.Tensor): Token IDs of the generated completions. eos_token_id (int): The ID of the end-of-sequence token. Returns: torch.Tensor: A binary mask with 1s for valid tokens and 0s after the EOS token. Explanation: 1. Identifies positions where EOS tokens occur in each sequence. 2. Finds the index of the first EOS token in each sequence. 3. Creates a mask where positions before and including the first EOS are 1, others are 0. 4. If no EOS token is found in a sequence, all positions are set to 1. \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; is_eos = completion_ids == eos_token_id # shape (bs, max_completion_length) eos_idx = torch.full((is_eos.size(0),), is_eos.size(1), dtype=torch.long, device=completion_ids.device) # 表示每个completion的第一个Eos_token的位置，初始化全为max_completion_length. shape (bs, ) mask_exists = is_eos.any(dim=1) # 返回一个布尔向量 shape (bs, )，表示哪些序列包含至少一个Eos token eos_idx[mask_exists] = is_eos.int().argmax(dim=1)[mask_exists] # 对于包含Eos token的序列，找到第一个Eos token的位置，is_eos.int().argmax(dim=1)返回每个序列中第一个Eos token的索引。 sequence_indices = torch.arange(is_eos.size(1), device=completion_ids.device).expand(is_eos.size(0), -1) # shape (bs, max_completion_length) return (sequence_indices \u0026lt;= eos_idx.unsqueeze(1)).int() def generate_completions(model, tokenizer, prompts, num_generations=4, max_completion_length=32): \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; Generates multiple completions for each prompt. Args: model: The language model. tokenizer: The tokenizer for encoding and decoding text. prompts (list): List of text prompts. num_generations (int): Number of completions to generate per prompt. max_completion_length (int): Maximum number of tokens to generate. Returns: tuple: Containing prompt IDs, prompt mask, completion IDs, and completion mask. Explanation: 1. Encodes the prompts and moves them to the appropriate device. 2. Repeats each prompt num_generations times to generate multiple completions. 3. Generates completions using the model with specified parameters. 4. Extracts the completion IDs (excluding the prompt tokens). 5. Creates a mask for the completions using create_completion_mask. \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; device = torch.device(\u0026#34;cuda:0\u0026#34; if torch.cuda.is_available() else \u0026#34;cpu\u0026#34;) inputs = tokenizer(prompts, return_tensors=\u0026#34;pt\u0026#34;, padding=True, padding_side=\u0026#34;left\u0026#34;) prompt_ids = inputs[\u0026#34;input_ids\u0026#34;].to(device) prompt_mask = inputs[\u0026#34;attention_mask\u0026#34;].to(device) print(f\u0026#34;Input batch size: {prompt_ids.size(0)}, Device before model: {prompt_ids.device}\u0026#34;) prompt_length = prompt_ids.size(1) # .repeat_interleave 沿着dim=0重复num_generations次，使得prompt_ids和prompt_mask的维度都增加了num_generations倍 prompt_ids = prompt_ids.repeat_interleave(num_generations, dim=0) # shape (bs * num_generations, max_prompt_length) prompt_mask = prompt_mask.repeat_interleave(num_generations, dim=0) # shape (bs * num_generations, max_prompt_length) outputs = model.generate( prompt_ids, attention_mask=prompt_mask, max_new_tokens=max_completion_length, do_sample=True, temperature=1.0, pad_token_id=tokenizer.pad_token_id, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id, early_stopping=False ) print(f\u0026#34;Output batch size: {outputs.size(0)}, Device after model: {outputs.device}\u0026#34;) # completio_ids只包含模型生成的answer部分，长度为max_completion_length completion_ids = outputs[:, prompt_length:] # shape (bs * num_generations, max_completion_length) completion_mask = create_completion_mask(completion_ids, tokenizer.eos_token_id) # shape (bs * num_generations, max_completion_length) return prompt_ids, prompt_mask, completion_ids, completion_mask def generate_rollout_data(model, ref_model, tokenizer, batch_samples, num_generations, max_completion_length): \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; Generates data for GRPO rollouts including completions and log probabilities. Args: model: The policy model being trained. ref_model: The reference model for KL divergence calculation. tokenizer: The tokenizer for encoding and decoding text. batch_samples (list): Batch of training samples. num_generations (int): Number of completions to generate per sample. max_completion_length (int): Maximum completion length. Returns: dict: Dictionary containing all data needed for GRPO updates. Explanation: 1. Extracts prompts and expected answers from the batch samples. 2. Generates completions using the current policy model. 3. Combines prompt and completion tokens. 4. Computes log probabilities from both the policy model and reference model. 5. Formats completions for reward calculation. 6. Repeats prompts and answers to match the number of generated completions. 7. Returns all data needed for GRPO loss calculation. \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; device = torch.device(\u0026#34;cuda:0\u0026#34; if torch.cuda.is_available() else \u0026#34;cpu\u0026#34;) prompts = [sample[\u0026#34;prompt\u0026#34;] if isinstance(sample, dict) else sample[0] for sample in batch_samples] answers = [sample[\u0026#34;answer\u0026#34;] if isinstance(sample, dict) else sample[1] for sample in batch_samples] with torch.no_grad(): prompt_ids, prompt_mask, completion_ids, completion_mask = generate_completions( model, tokenizer, prompts, num_generations, max_completion_length ) input_ids = torch.cat([prompt_ids, completion_ids], dim=1) # shape (bs * num_generations, max_prompt_length + max_completion_length) attention_mask = torch.cat([prompt_mask, completion_mask], dim=1) # shape (bs * num_generations, max_prompt_length + max_completion_length) logits_to_keep = completion_ids.size(1) # max_completion_length old_log_probs = compute_log_probs(model, input_ids, attention_mask, logits_to_keep) # shape (bs * num_generations, max_completion_length) ref_log_probs = compute_log_probs(ref_model, input_ids, attention_mask, logits_to_keep) # shape (bs * num_generations, max_completion_length) formatted_completions = [[{\u0026#39;content\u0026#39;: tokenizer.decode(ids, skip_special_tokens=True)}] for ids in completion_ids] repeated_prompts = [p for p in prompts for _ in range(num_generations)] repeated_answers = [a for a in answers for _ in range(num_generations)] return { \u0026#34;input_ids\u0026#34;: input_ids, \u0026#34;attention_mask\u0026#34;: attention_mask, \u0026#34;completion_mask\u0026#34;: completion_mask, \u0026#34;old_log_probs\u0026#34;: old_log_probs, \u0026#34;ref_log_probs\u0026#34;: ref_log_probs, \u0026#34;formatted_completions\u0026#34;: formatted_completions, \u0026#34;repeated_prompts\u0026#34;: repeated_prompts, \u0026#34;repeated_answers\u0026#34;: repeated_answers, \u0026#34;logits_to_keep\u0026#34;: logits_to_keep, \u0026#34;batch_size\u0026#34;: len(prompts), \u0026#34;num_generations\u0026#34;: num_generations } def grpo_loss(model, ref_model, rollout_data, tokenizer, reward_function, beta=0.01, epsilon=0.2): \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; Computes the GRPO loss for updating the policy model. Args: model: The policy model being trained. ref_model: The reference model for KL divergence calculation. rollout_data (dict): Data generated by generate_rollout_data. tokenizer: The tokenizer for encoding and decoding text. reward_function: Function that calculates rewards for completions. beta (float): KL penalty coefficient. epsilon (float): Clipping parameter for PPO. Returns: torch.Tensor: The GRPO loss to be minimized. Explanation: 1. Computes current token log probabilities using the policy model. 2. Calculates the probability ratio between current and old policies. 3. Computes rewards using the provided reward_function. 4. Calculates advantages by standardizing rewards within each prompt. 5. Computes the PPO surrogate objective with clipping. 6. Calculates the KL divergence between reference and policy models. 7. Combines surrogate loss and KL penalty. 8. Averages the loss across all tokens and batches. \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; device = torch.device(\u0026#34;cuda:0\u0026#34; if torch.cuda.is_available() else \u0026#34;cpu\u0026#34;) input_ids = rollout_data[\u0026#34;input_ids\u0026#34;] attention_mask = rollout_data[\u0026#34;attention_mask\u0026#34;] completion_mask = rollout_data[\u0026#34;completion_mask\u0026#34;] logits_to_keep = rollout_data[\u0026#34;logits_to_keep\u0026#34;] old_log_probs = rollout_data[\u0026#34;old_log_probs\u0026#34;] ref_log_probs = rollout_data[\u0026#34;ref_log_probs\u0026#34;] token_log_probs = compute_log_probs(model, input_ids, attention_mask, logits_to_keep) ratio = torch.exp(token_log_probs - old_log_probs) # shape (bs * num_generations, max_completion_length) rewards = torch.tensor( reward_function(prompts=rollout_data[\u0026#34;repeated_prompts\u0026#34;], completions=rollout_data[\u0026#34;formatted_completions\u0026#34;], answer=rollout_data[\u0026#34;repeated_answers\u0026#34;]), dtype=torch.float32, device=device ) # shape (bs * num_generations,) #print(f\u0026#34;Rewards: {rewards}\u0026#34;) # Debug rewards batch_size = rollout_data[\u0026#34;batch_size\u0026#34;] num_generations = rollout_data[\u0026#34;num_generations\u0026#34;] rewards = rewards.view(batch_size, num_generations) avg_reward = rewards.mean().item() print(\u0026#34;Average Reward:\u0026#34;, avg_reward) mean_rewards = rewards.mean(dim=1).repeat_interleave(num_generations) # shape (bs * num_generations,) std_rewards = rewards.std(dim=1).repeat_interleave(num_generations) # shape (bs * num_generations,) advantages = ((rewards.view(-1) - mean_rewards) / (std_rewards + 1e-4)).unsqueeze(1) # shape (bs * num_generations, 1) surr1 = ratio * advantages # shape (bs * num_generations, max_completion_length) surr2 = torch.clamp(ratio, 1 - epsilon, 1 + epsilon) * advantages # shape (bs * num_generations, max_completion_length) surrogate_loss = torch.min(surr1, surr2) # shape (bs * num_generations, max_completion_length) kl = torch.exp(ref_log_probs - token_log_probs) - (ref_log_probs - token_log_probs) - 1 # shape (bs * num_generations, max_completion_length) per_token_loss = surrogate_loss - beta * kl # shape (bs * num_generations, max_completion_length) loss = -((per_token_loss * completion_mask).sum(dim=1) / completion_mask.sum(dim=1)).mean() # completion_mask用于把生成部分中eos token之后的部分mask掉，只保留生成部分的loss，其中每个completion都会对生成有效长度的loss进行平均，然后再对batch求平均，得到batch的loss。这里添加负号因为GRPO优化目标是最大化改值，这里用梯度下降来优化，所以这里加负号 return loss, avg_reward def train_with_grpo(model, tokenizer, train_data, num_iterations=1, num_steps=500, batch_size=4, num_generations=4, gradient_accumulation_steps=4, max_completion_length=128, beta=0.1, learning_rate=5e-6, mu=3, epsilon=0.2, reward_function=None, device_ids=None): \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; This function is your original working code (train_with_grpo_static) with an added outer loop for iterative GRPO updates per the pseudocode. Args: model: The language model to train. tokenizer: The tokenizer for encoding and decoding text. train_data (list): Training dataset. num_iterations (int): Number of outer iterations (reference model updates). num_steps (int): Number of batch updates per iteration. batch_size (int): Number of prompts per batch. num_generations (int): Number of completions per prompt. max_completion_length (int): Maximum token length for completions. beta (float): KL penalty coefficient. learning_rate (float): Learning rate for optimizer. mu (int): Number of policy updates per batch. epsilon (float): PPO clipping parameter. reward_function: Function that calculates rewards for completions. device_ids (list): List of GPU device IDs for DataParallel. Returns: The trained model. Explanation: 1. For each outer iteration: - Creates a reference model as a deep copy of the current policy model. - Reinitializes the optimizer for the policy model. - For each training step: a. Samples a batch of examples from the training data. b. Generates rollout data including completions and log probabilities. c. For mu iterations: i. Computes the GRPO loss. ii. Updates the policy model using gradient descent. - Monitors GPU memory usage and prints progress information. \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; # assert device_ids is not None and len(device_ids) \u0026gt; 1 # device = torch.device(\u0026#34;cuda:0\u0026#34; if torch.cuda.is_available() else \u0026#34;cpu\u0026#34;) # model = nn.DataParallel(model, device_ids=device_ids).cuda() # print(f\u0026#34;Model wrapped with DataParallel across GPUs: {device_ids}\u0026#34;) # num_iterations表示ref_model迭代次数 for iteration in range(num_iterations): print(f\u0026#34;\\nIteration {iteration+1}/{num_iterations}\u0026#34;) # Create a reference model (deep copy) and set it to eval mode. ref_model = copy.deepcopy(model) ref_model.eval() for param in ref_model.parameters(): param.requires_grad = False print(\u0026#34;Reference model created.\u0026#34;) optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=learning_rate) model.train() # pdb.set_trace() # Inner loop: your original training steps. for step in tqdm(range(num_steps)): batch_samples = random.sample(train_data, batch_size) with torch.no_grad(): # 生成经验数据 rollout_data = generate_rollout_data( model, ref_model, tokenizer, batch_samples, num_generations, max_completion_length, ) # 对每批经验池数据学习的次数，一般设置mu=1 for grpo_iter in range(mu): loss, avg_reward = grpo_loss( model, ref_model, rollout_data, tokenizer, reward_function, beta=beta, epsilon=epsilon, ) loss.backward() if (step + 1) % gradient_accumulation_steps == 0: torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=0.1) optimizer.step() optimizer.zero_grad() wandb.log({ \u0026#34;loss\u0026#34;: loss.item(), \u0026#34;average_reward\u0026#34;: avg_reward, \u0026#34;iteration\u0026#34;: iteration + 1, \u0026#34;step\u0026#34;: step + 1, \u0026#34;grpo_iter\u0026#34;: grpo_iter + 1 }) print(f\u0026#34;Iteration {iteration+1}/{num_iterations}, Step {step+1}/{num_steps}, \u0026#34; f\u0026#34;GRPO iter {grpo_iter+1}/{mu}, loss: {loss.item():.4f}\u0026#34;) return model def optimize_model_memory(model): \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; Optimizes the model to use less memory during training. Args: model: The language model to optimize. Returns: The optimized model. Explanation: 1. Sets the model to training mode. 2. Disables KV caching to save memory. 3. Enables gradient checkpointing to trade computation for memory. 4. Ensures that input embeddings require gradients: - Either uses the built-in method if available. - Or adds a forward hook to the input embeddings layer. 5. Returns the optimized model ready for memory-efficient training. \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; model.train() model.config.use_cache = False # 不使用kv-cache缓存，减小显存消耗 # First ensure inputs will require gradients if hasattr(model, \u0026#34;enable_input_require_grads\u0026#34;): model.enable_input_require_grads() else: def make_inputs_require_grad(module, input, output): output.requires_grad_(True) model.get_input_embeddings().register_forward_hook(make_inputs_require_grad) # Then enable gradient checkpointing model.gradient_checkpointing_enable() return model if __name__ == \u0026#34;__main__\u0026#34;: # Main execution device = torch.device(\u0026#34;cuda:0\u0026#34; if torch.cuda.is_available() else \u0026#34;cpu\u0026#34;) model_name = \u0026#34;/model/ztq147/Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct\u0026#34; output_dir = \u0026#34;/data/ztq147/temp_models/math_solver_model\u0026#34; if not os.path.exists(output_dir): os.makedirs(output_dir) print(\u0026#34;Downloading model...\u0026#34;) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map=\u0026#39;auto\u0026#39; ) print(\u0026#34;Model downloaded\u0026#34;) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, padding_side=\u0026#34;left\u0026#34;) tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token model.config.pad_token_id = tokenizer.eos_token_id model.config.eos_token_id = tokenizer.eos_token_id # setting the number of device # device_ids = list(range(8)) all_data = prepare_dataset(\u0026#34;train\u0026#34;) random.shuffle(all_data) size_of_eval_data = 30 eval_data = all_data[:size_of_eval_data] train_data = all_data[size_of_eval_data:] # print(\u0026#34;\\nInital model evaluation before finetuning:\u0026#34;) # pre_grpo_accuracy = evaluate_model(model, tokenizer, eval_data, device) # print(f\u0026#34;Pre-GRPO Accuracy: {pre_grpo_accuracy:.2f}%\u0026#34;) model = optimize_model_memory(model) print(\u0026#34;\\nStarting RL fine-tuning using GRPO...\u0026#34;) training_config = { \u0026#39;num_iterations\u0026#39;: 1, \u0026#39;num_steps\u0026#39;: 500, \u0026#39;batch_size\u0026#39;: 2, \u0026#39;num_generations\u0026#39;: 8, \u0026#39;gradient_accumulation_steps\u0026#39;: 4, \u0026#39;max_completion_length\u0026#39;: 256, \u0026#39;beta\u0026#39;: 0.04, \u0026#39;learning_rate\u0026#39;: 5e-6, \u0026#39;mu\u0026#39;: 1, \u0026#39;epsilon\u0026#39;: 0.1 } wandb.init(project=os.environ[\u0026#34;WANDB_PROJECT\u0026#34;], reinit=True) print(\u0026#34;Weights \u0026amp; Biases initialized.\u0026#34;) # pdb.set_trace() model = train_with_grpo( model=model, tokenizer=tokenizer, train_data=train_data, reward_function=combined_reward, # device_ids=device_ids, **training_config ) wandb.finish() print(\u0026#34;Training completed and wandb run finished.\u0026#34;) print(\u0026#34;\\nFinalmodel evaluation after GTPO RL fine-tuning:\u0026#34;) post_grpo_accuracy = evaluate_model(model, tokenizer, eval_data, device) print(f\u0026#34;Post-GRPO Accuracy: {post_grpo_accuracy:.2f}%\u0026#34;) print(\u0026#34;\\nSaving GTPO fine-tuned model...\u0026#34;) model.save_pretrained(output_dir) tokenizer.save_pretrained(output_dir) 单卡实验结果 作者使用一张3090GPU训练，实验结果如下：\nbatch_size=2, num_generations=8, max_completion_length=256, gradient_accumulation_steps=1, mu=3, num_steps=500, num_iterations=1, beta=0.04, learning_rate=5e-6, epsilon=0.1 最终的测试准确率：Accuracy: 23.33% (7/30)\n这里横轴是1500步因为设置了mu=3，所以每个step被记录了三次，这个实验主要想看看mu的影响，个人理解mu=1的情况下，ratio的计算结果应该永远是1。\nbatch_size=1, num_generations=8, max_completion_length=400, gradient_accumulation_steps=12, mu=1, num_steps=1500, num_iterations=1, beta=0.04, learning_rate=5e-6, epsilon=0.1 最终的测试准确率：Accuracy: 36.67% (11/30)\nbatch_size=2, num_generations=8, max_completion_length=256, gradient_accumulation_steps=6, mu=1, num_steps=500, num_iterations=1, beta=0.04, learning_rate=5e-6, epsilon=0.1 最终的测试准确率：Accuracy: 40.00% (12/30)\nbatch_size=2, num_generations=8, max_completion_length=256, gradient_accumulation_steps=1, mu=1, num_steps=500, num_iterations=1, beta=0.04, learning_rate=5e-6, epsilon=0.1 最终的测试准确率：Accuracy: 46.67% (14/30)\n单卡实验小结 从上面简单的几次实验结果来看，最好的是batch_size=2, num_generations=8, max_completion_length=256, gradient_accumulation_steps=1, mu=1, num_steps=500, num_iterations=1, beta=0.04, learning_rate=5e-6, epsilon=0.1，准确率达到了46.67%，但是这个结果与原作者的90%的准确率有较大差距，原作者用8张80G显存的A100，batch_size设置为7（一张卡放1条数据，原文用了数据并行nn.DataParallel），最大生成长度设置为400，num_generations设置为12，mu=1，gradient_accumulation_steps=1，一共训练500步，其他参数与本文这个设置的其他参数一致。\n整体看对结果影响较大的参数有max_completino_length和num_generations。相反，设置gradient_accumulation_steps并没能带来大batch_size的效果（这个不确定是不是代码写的有问题），反而降低性能，mu的设置大于1也降低了性能。\n实验的loss曲线也没有原文那种稳定的上升趋势，虽然不理解为啥loss是上升的，本文贴的所有loss图均是设置了最大Y值，实际上会存在很多loss很高的脉冲（十几到几百），这个脉冲存在的原因也不太清楚。reward图和原文的有一定相似性。\nReferences [1] Shao et al. “DeepSeekMath: Pushing the Limits of Mathematical Reasoning in Open Language Models” arXiv preprint arXiv:2402.03300 (2024).\n[2] John Schulman. “Approximating KL Divergence” John Schulman\u0026rsquo;s Homepage 2020.\n[3] Andriy Burkov. “Coding GRPO from Scratch: A Guide to Distributed Implementation with Qwen2.5-1.5B-Instruct” github 2025.\n","permalink":"https://rslog.cc/posts/2025-03-05-grpo/","summary":"\u003ch3 id=\"简介\"\u003e简介\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e本篇博客基于Andriy Burkov的grpo开源代码，简单跑通GRPO的完整流程。使用的GPU资源为1张3090（24G）。原作者代码见：\u003ca href=\"https://github.com/aburkov/theLMbook/blob/main/GRPO_From_Scratch_Multi_GPU_DataParallel_Qwen_2_5_1_5B_Instruct.ipynb\" class=\"entityLink\"\u003eGRPO_From-Scratch\u003c/a\u003e以及\u003ca href=\"https://github.com/aburkov/theLMbook/blob/main/GRPO_Qwen_0_5_Instruct.ipynb\" class=\"entityLink\"\u003eGRPO_Qwen-0_5_Instruct\u003c/a\u003e。注：原作者使用8张80G A100完成实验。\u003c/p\u003e","title":"GRPO From Scratch"},{"content":"1. 摘要 DeepSeek-V3，是一个Mixture-of-Experts（MoE）结构的大语言模型，参数量671B，其中每个token激活的参数量为37B。DeepSeek-V3主要采用Multi-head Latent Attention（MLA）和DeepSeekMoE结构，此外为了expert负载均衡引入了auxiliary-loss-free策略，为了更强的模型性能采用了multi-token prediction（MTP）训练策略。DeepSeek-V3预训练预料一共14.8T个token，并采用SFT和RL进一步对齐增强模型性能。DeepSeek-V3完整的训练一共仅需要2.788M H800 GPU hours。项目链接：DeepSeek-V3\n2. DeepSeek-V3模型结构 2.1 Basic Architecture 图1: DeepSeek-V3基础结构图 DeepSeek-V3基本结构基于Transformer模型，为了高效推理并降低训练成本，DeepSeek-V3采用了DeepSeek-V2中的MLA和DeepSeekMoE结构。并给予DeepSeek-V2，团队添加了一个auxiliary-loss-free的专家负载均衡策略。图1为MLA和DeepSeekMoE的结构示意图。\n2.1.1 Multi-Head Latent Attention 定义$d$为词嵌入向量维度，$n_h$为注意力头数目，$d_h$为每个注意力头的维度，$\\bold{h}_t\\in\\mathbb R^d$表示给定注意力层的第$t$个token的注意力输入向量。MLA的关键在于在推理阶段使用low-rank joint compression技术来减少KV-Cache所占用的存储量：\n$$ \\textcolor{blue}{\\bold{c}_t^{KV}}=W^{DKV}\\bold{h}_t,\\\\ $$ $$ \\left[\\mathbf{k}_{t,1}; \\mathbf{k}^C_{t,2}; \\dots; \\mathbf{k}^C_{t,n_h} \\right] = \\mathbf{k}^C_t = W^{UK} \\mathbf{c}^{KV}_t, $$ $$ \\textcolor{blue}{\\mathbf{k}^R_t} = \\mathrm{RoPE}(W^{KR} \\mathbf{h}_t), $$ $$ \\mathbf{k}_{t,i} = \\left[\\mathbf{k}^C_{t,i}; \\mathbf{k}^R_t \\right], $$ $$ \\left[\\mathbf{v}^C_{t,1}; \\mathbf{v}^C_{t,2}; \\dots; \\mathbf{v}^C_{t,n_h} \\right] = \\mathbf{v}^C_t = W^{UV} \\mathbf{c}^{KV}_t. $$ 其中$\\bold{c}_t^{KV}\\in\\mathbb R^{d_c}$代表key和value压缩后的隐藏向量；$d_c(\\ll d_n n_h)$表明key和value的压缩维度，$W^{DKV}\\in\\mathbb R^{d_c\\times d}$为下投影矩阵，$W^{UK},W^{UV}\\in\\mathbb R^{d_hn_h\\times d_c}$为key和value的上投影矩阵。$W^{KR}\\in\\mathbb R^{d_h^R\\times d}$用于生成carry RoPE key向量的矩阵。在MLA中，只有标蓝的向量（$\\textcolor{blue}{\\bold{c}_t^{KV}}$和$\\textcolor{blue}{\\bold{k}_t^R}$）需要在推理阶段存储（相比Multi-Head Attention的KV-Cache开销小很多）。\n对于注意力中的query，团队同样执行low-rank compression，这可以减少训练时的激活缓存的开销：\n$$ \\begin{align*} \\bold c_t^Q \u0026= W^{DQ} \\bold h_t, \\\\ \\left[\\bold q_{t,1}^{C}; \\bold q_{t,2}^{C}; \\dots; \\bold q_{t,n_h}^{C} \\right] \u0026= \\bold q_t^C = W^{UQ} \\bold c_t^Q, \\\\ \\left[\\bold q_{t,1}^{R}; \\bold q_{t,2}^{R}; \\dots; \\bold q_{t,n_h}^{R} \\right] \u0026= \\bold q_t^R = \\text{RoPE}(W^{QR} \\bold c_t^Q), \\\\ \\bold q_{t,i} \u0026= \\left[\\bold q_{t,i}^C; \\bold q_{t,i}^R \\right], \\end{align*} $$ 其中$\\bold c_t^Q\\in\\mathbb R^{d_c^\\prime}$代表query压缩后的隐藏向量；$d_c^\\prime(\\ll d_hn_h)$为query压缩向量，$W^{DQ}\\in\\mathbb R^{d_c^\\prime\\times d},W^{UQ}\\in\\mathbb R^{d_hn_h\\times d_c^\\prime}$分别为query的下投影和上投影矩阵，$W^{QR}\\in\\mathbb R^{d_h^Rn_h\\times d_c^\\prime}$用于生成carry RoPE query向量的矩阵。\n最终，query($\\bold q_{t,i}$)，key($\\bold k_{j,i}$)，value($\\bold v_{j,i}^C$)被用于计算注意力输出$\\bold{u}_t$：\n$$ \\mathbf{o}_{t,i} = \\sum_{j=1}^t \\text{Softmax}_j \\left( \\frac{\\mathbf{q}_{t,i}^T \\mathbf{k}_{j,i}}{\\sqrt{d_h + d_h^R}} \\right) \\mathbf{v}_{j,i}^C,\\\\ \\mathbf{u}_t = W^O [\\mathbf{o}_{t,1}; \\mathbf{o}_{t,2}; \\ldots; \\mathbf{o}_{t,n_h}], $$ 其中$W^O\\in\\mathbb R^{d\\times d_hn_h}$表示输出投影矩阵。\n常规Multi-Head Attention的参数量计算，$W^K\\in\\mathbb R^{d_hn_h\\times d}$，$W^Q\\in\\mathbb R^{d_hn_h\\times d}$，$W^V\\in\\mathbb R^{d_hn_h\\times d}$，$W^O\\in\\mathbb R^{d\\times d_hn_h}$\n$$ \\begin{align*} \\bold{k}_t\u0026=W^K\\bold{h}_t\\\\ [\\bold{k}_{t,1},\\bold k_{t,2},\\cdots,\\bold k_{t,n_h}]\u0026=\\bold{k}_t\\\\ \\bold v_t\u0026=W^V\\bold h_t\\\\ [\\bold v_{t,1},\\bold v_{t,2},\\cdots,\\bold v_{t,n_h}]\u0026=\\bold{v}_t\\\\ \\bold q_t\u0026=W^Q\\bold h_t\\\\ [\\bold q_{t,1},\\bold q_{t,2},\\cdots,\\bold q_{t,n_h}]\u0026=\\bold q_t\\\\ \\bold o_{t,i}\u0026=\\sum_{j=1}^t\\text{Softmax}_j(\\frac{\\bold q_{t,i}^T\\bold k_{j,i}}{\\sqrt{d_h}})\\bold v_{j,i}\\\\ \\bold u_t\u0026=W^O[\\bold o_{t,1},\\bold o_{t,2},\\cdots,\\bold o_{t,n_h}] \\end{align*} $$ 因此对于Multi-Head Attention，一层的总参数量为：\n$$ 3\\times(d_hn_h\\times d + d) + d\\times d_hn_h + d_hn_h = 4d_hn_hd+3d + d_hn_h $$ 对于Multi-Head Latent Attention，一层的总参数量为（不计算RoPE相关的参数，假设$d_c=d_c^\\prime$）：\n$$ \\begin{align*} \u0026(d_c\\times d+d) + 2\\times(d_hn_h\\times d_c+d_c)+(d_c^\\prime\\times d+d)+(d_hn_h\\times d_c^\\prime+d_c^\\prime)\\\\ \u0026=2\\times(d_c\\times d+d)+3\\times(d_hn_h\\times d_c+d_c)\\\\ \u0026=d_c(3d_hn_h+2d)+2d+3d_c \\end{align*} $$ 忽略bias项，MLA参数量与MHA参数量之比：\n$$ \\delta=\\frac{d_c(3d_hn_h+2d)}{4d_hn_hd}=\\frac{3+\\frac{2d}{d_hn_h}}{4\\frac{d}{d_c}} $$ 由于$d_c\\ll d_hn_h, d_c\\ll d$，所以$\\delta\\ll 1$。\n2.1.2 DeepSeekMoE with Auxiliary-Loss-Free Load Balancing Basic Architecture of DeepSeekMoE. DeepSeekMoE同时使用了finer-grained experts和shared experts，即部分专家是所有token共享，部分是通过路由决定。令$\\bold u_t$表示第$t$个token的FFN层输入向量，通过如下公式计算FFN层的输出向量$\\bold h_t^\\prime$：\n$$ \\begin{align*} \\mathbf{h}_t' \u0026= \\mathbf{u}_t + \\sum_{i=1}^{N_s} \\text{FFN}_i^{(s)} (\\mathbf{u}_t) + \\sum_{i=1}^{N_r} g_{i,t} \\text{FFN}_i^{(r)} (\\mathbf{u}_t),\\\\ g_{i,t} \u0026= \\frac{g_{i,t}'}{\\sum_{j=1}^{N_r} g_{j,t}'},\\\\ g_{i,t}' \u0026= \\begin{cases} s_{i,t}, \u0026 s_{i,t} \\in \\text{Topk}(\\{s_{j,t}|1 \\leq j \\leq N_r\\}, K_r), \\\\ 0, \u0026 \\text{otherwise}, \\end{cases}\\\\ s_{i,t} \u0026= \\text{Sigmoid} (\\mathbf{u}_t^T e_i), \\end{align*} $$ 其中$N_s$和$N_r$分别为共享专家数目和路由专家数目，$\\text{FFN}\\_i^{(s)}(\\cdot)$和$\\text{FFN}\\_i^{(r)}(\\cdot)$分别为第$i$个共享专家网络和第$i$个路由专家网络，$K_r$表示每个token输入会被激活的路由专家数目，$g_{i,t}$表示第$i$个路由专家的门控值，$s_{i,t}$表示每个路由专家对该token的分数，$\\bold e_i$为第$i$个路由专家的重心向量。与DeepSeek-V2不同的是，DeepSeek-V3使用sigmoid函数来计算每个路由专家对token的分数，并使用一个归一化处理来得到门控值。\nAuxiliary-Loss-Free Load Balancing. 团队为了均衡每个路由专家的负载量，提出了一个无额外损失函数的负载均衡方法，具体来说，为每个路由专家引入一个偏置项$b_i$：\n$$ \\begin{align*} g_{i,t}' = \\begin{cases} s_{i,t}, \u0026 s_{i,t} + b_i \\in \\mathrm{Topk}(\\{s_{j,t} + b_j | 1 \\leq j \\leq N_r\\}, K_r), \\\\ 0, \u0026 \\text{otherwise.} \\end{cases} \\end{align*} $$ 注意偏置项只用于路由选取时，而不影响最终的门控值。对于具体控制方式，团队在训练过程中，以每个训练step为单位，在每个step结束后，如果当前路由专家过载，则会对该专家的偏置降低$\\gamma$，如果欠载，则偏置增加$\\gamma$，其中$\\gamma$为超参数（bias update speed），通过这种动态调整方式，DeepSeek-V3能在训练中保持每个专家负载均衡。\nComplementary Sequence-Wise Auxiliary Loss. 为了防止单个sequence出现极端不均衡的情况，团队还采用了一个balance loss：\n$$ \\mathcal{L}_{Bal} = \\alpha \\sum_{i=1}^{N_r} f_i P_i, \\\\ f_i = \\frac{N_r}{K_r T} \\sum_{t=1}^T \\mathbb 1 (s_{i,t} \\in \\text{Topk}( \\{ s_{j,t} | 1 \\leq j \\leq N_r \\}, K_r ) ), \\\\ s'_{i,t} = \\frac{s_{i,t}}{\\sum_{j=1}^{N_r} s_{j,t}}, \\\\ P_i = \\frac{1}{T} \\sum_{t=1}^T s'_{i,t}, $$ 其中balance factor $\\alpha$为超参数，会被赋予一个很小的值。$\\mathbb 1(\\cdot)$是示性函数，$T$表示一个句子中的token数量，损失$\\mathcal L_{Bal}$能够鼓励路由专家在句子层级上负载均衡。对于上面的损失计算过程，具体分析如下（不是很明白这个优化目标为啥能让负载均衡？？）：\n$$ \\sum_{i=1}^{N_r}P_i=\\frac{1}{T}\\sum_{t=1}^T\\sum_{i=1}^{N_r}\\frac{s_{i,t}}{\\sum_{j=1}^{N_r}s_{j,t}}=1 $$ $$ \\begin{align*} \\sum_{i=1}^{N_r}f_i\u0026=\\frac{N_r}{K_rT}\\sum_{t=1}^{T}\\sum_{i=1}^{N_r} 1(s_{i,t} \\in \\text{Topk}( \\{ s_{j,t} | 1 \\leq j \\leq N_r \\}, K_r ) )\\\\ \u0026=\\frac{N_r}{K_rT}\\sum_{t=1}^TK_r=N_r \\end{align*} $$ $$ \\mathcal L_{Bal}=\\alpha\\sum_{i=1}^{N_r}f_iP_i\\in[0,\\alpha N_r] $$ No Token-Dropping. 由于良好的专家负载均衡，DeepSeek-V3训练阶段不会丢弃任何tokens，此外团队对推理阶段的负载均衡也采取了相应策略，因此在推理阶段也不会丢弃任何tokens。\n2.2 Multi-Token Prediction 图2: DeepSeek-V3 Multi-Token Prediction结构示意图 DeepSeek-V3中的MTP结构如图2所示，其使用了$D$个MTP模块（不包含主模型）来同时预测额外的$D$个tokens（相当于每个token预测后面1+D个tokens）。其中第$k$（$1\\le k\\le D$）个MTP模块包含一个与主模型共享的词嵌入向量层$\\text{Emb}(\\cdot)$，一个与主模型共享的输出头$\\text{OutHead}(\\cdot)$，一层Transformer块$\\text{TRM}_k(\\cdot)$，和一个投影矩阵$M_k\\in\\mathbb R^{d\\times 2d}$，对于一个输入序列中的第$i$个输入token $t_i$，对$t_i$的第$k$个预测深度，团队首先结合第$i$个token $t_i$在第$(k-1)$预测深度的Transformer块输出隐藏表征向量 $\\bold{h}\\_i^{k-1}\\in\\mathbb R^d$ 和第$(i+k)$个token的词嵌入向量$\\text{Emb}(t\\_{i+k})\\in\\mathbb R^d$，并对结合后的向量进行投影：\n$$ \\bold{h}_i^{\\prime k}=M_k[\\text{RMSNorm}(\\bold{h}_i^{k-1});\\text{RMSNorm}(\\text{Emb}(t_{i+k}))], $$ 特别的，当$k=1$时，$\\bold{h}_i^{k-1}$为主模型输出的表征。结合后的向量$\\bold{h}_i^{\\prime k}$作为第$i$个token的第$k$预测深度的MTP模块中的Transformer块的输入，并输出第$i$个token在第$k$预测深度的Transformer块输出的隐藏表征向量$\\bold{h}_i^k$：\n$$ \\bold{h}^k_{i}=\\text{TRM}_k(\\bold{h}_{i}^{\\prime k})\\quad 1\\le i\\le T-k, $$ 其中$T$代表输入序列的长度，最终，将$\\bold{h}\\_i^k$作为输入，共享输出头计算第$i$个token在第$k$预测深度的预测token的词表维度分布$P\\_{i+1+k}^k\\in\\mathbb R^V$，其中$V$为词表大小：\n$$ P^k_{i+k+1}=\\text{OutHead}(\\bold{h}_i^k). $$ 经过$\\text{OutHead}(\\cdot)$后再过一个$\\text{Softmax}(\\cdot)$得到第$i$个token在第$k$预测深度的预测token的概率分布。\n结合图2中的示意图，假设输入序列长度$T=8$，最大额外预测深度$D=4$，即总的MTP结构包含一个主模型和4个MTP块。定义输入序列token为{${t_1,t_2,t_3,t_4,t_5,t_6,t_7,t_8}$}，下面来拆解MTP的损失函数计算过程：\n主模型：token {$\\{t_1,t_2,t_3,t_4,t_5,t_6,t_7\\}$}经过主模型Embedding层和Transformer块输出得到隐藏表征{$\\{\\bold{h}\\_1^0,\\bold{h}\\_2^0,\\bold{h}\\_3^0,\\bold{h}\\_4^0,\\bold{h}\\_5^0,\\bold{h}\\_6^0,\\bold{h}\\_7^0\\}$}，再经过Output头得到{$\\{P_2^0,P_3^0,P_4^0,P_5^0,P_6^0,P_7^0,P_8^0 \\}$}，与Target Tokens {$\\{t_2,t_3,t_4,t_5,t_6,t_7,t_8\\}$}做交叉熵损失得到$\\mathcal L_{\\text{Main}}$； 第一层MTP模块：输入token {$\\{t_2,t_3,t_4,t_5,t_6,t_7\\}$}，Transformer块的输入向量为{$\\{\\bold{h}\\_1^{\\prime 1},\\bold{h}\\_2^{\\prime 1},\\bold{h}\\_3^{\\prime 1},\\bold{h}\\_4^{\\prime 1},\\bold{h}\\_5^{\\prime 1},\\bold{h}\\_6^{\\prime 1}, \\}$}，输出为{$\\{\\bold{h}\\_1^1,\\bold{h}\\_2^1,\\bold{h}\\_3^1,\\bold{h}\\_4^1,\\bold{h}\\_5^1,\\bold{h}\\_6^1 \\}$}，经过Output头得到{$\\{P_3^1,P_4^1,P_5^1,P_6^1,P_7^1,P_8^1 \\}$}，与Target Tokens {$\\{t_3,t_4,t_5,t_6,t_7,t_8 \\}$}做交叉熵损失得到$\\mathcal L^1_{\\text{MTP}}$； $$ \\bold{h}_i^{\\prime 1}=M_1[\\text{RMSNorm}(\\bold{h}_i^0);\\text{RMSNorm}(\\text{Emb}(t_{i+1}))]\\quad 1\\le i\\le 6, $$ $$ \\bold{h}^1_i=\\text{TRM}_1(\\bold{h}_i^{\\prime 1})\\quad 1\\le i\\le 6, $$ $$ P_{i+2}^1=\\text{OutHead}(\\bold{h}_i^1)\\quad 1\\le i\\le 6, $$ 第二层MTP模块：输入token {$\\{t_3,t_4,t_5,t_6,t_7\\}$}，Transformer块的输入向量为{$\\{\\bold{h}\\_1^{\\prime 2},\\bold{h}\\_2^{\\prime 2},\\bold{h}\\_3^{\\prime 2},\\bold{h}\\_4^{\\prime 2},\\bold{h}\\_5^{\\prime 2} \\}$}，输出为{$\\{\\bold{h}\\_1^2,\\bold{h}\\_2^2,\\bold{h}\\_3^2,\\bold{h}\\_4^2,\\bold{h}\\_5^2 \\}$}，经过Output头得到{$\\{P_4^2,P_5^2,P_6^2,P_7^2,P_8^2 \\}$}，与Target Tokens {$\\{t_4,t_5,t_6,t_7,t_8 \\}$}做交叉熵损失得到$\\mathcal L^2_{\\text{MTP}}$； $$ \\bold{h}_i^{\\prime 2}=M_2[\\text{RMSNorm}(\\bold{h}_i^1);\\text{RMSNorm}(\\text{Emb}(t_{i+2}))]\\quad 1\\le i\\le 5, $$ $$ \\bold{h}^2_i=\\text{TRM}_2(\\bold{h}_i^{\\prime 2})\\quad 1\\le i\\le 5, $$ $$ P_{i+3}^2=\\text{OutHead}(\\bold{h}_i^2)\\quad 1\\le i\\le 5, $$ 第三层MTP模块：输入token {$\\{t_4,t_5,t_6,t_7\\}$}，Transformer块的输入向量为{$\\{\\bold{h}\\_1^{\\prime 3},\\bold{h}\\_2^{\\prime 3},\\bold{h}\\_3^{\\prime 3},\\bold{h}\\_4^{\\prime 3} \\}$}，输出为{$\\{\\bold{h}\\_1^3,\\bold{h}\\_2^3,\\bold{h}\\_3^3,\\bold{h}\\_4^3 \\}$}，经过Output头得到{$\\{P_5^3,P_6^3,P_7^3,P_8^3 \\}$}，与Target Tokens {$\\{t_5,t_6,t_7,t_8 \\}$}做交叉熵损失得到$\\mathcal L^3_{\\text{MTP}}$； $$ \\bold{h}_i^{\\prime 3}=M_3[\\text{RMSNorm}(\\bold{h}_i^2);\\text{RMSNorm}(\\text{Emb}(t_{i+3}))]\\quad 1\\le i\\le 4, $$ $$ \\bold{h}^3_i=\\text{TRM}_3(\\bold{h}_i^{\\prime 3})\\quad 1\\le i\\le 4, $$ $$ P_{i+4}^3=\\text{OutHead}(\\bold{h}_i^3)\\quad 1\\le i\\le 4, $$ 第四层MTP模块：输入token {$\\{t_5,t_6,t_7\\}$}，Transformer块的输入向量为{$\\{\\bold{h}\\_1^{\\prime 4},\\bold{h}\\_2^{\\prime 4},\\bold{h}\\_3^{\\prime 4}\\}$}，输出为{$\\{\\bold{h}\\_1^4,\\bold{h}\\_2^4,\\bold{h}\\_3^4 \\}$}，经过Output头得到{$\\{P_6^4,P_7^4,P_8^4 \\}$}，与Target Tokens {$\\{t_6,t_7,t_8 \\}$}做交叉熵损失得到$\\mathcal L^4_{\\text{MTP}}$； $$ \\bold{h}_i^{\\prime 4}=M_4[\\text{RMSNorm}(\\bold{h}_i^3);\\text{RMSNorm}(\\text{Emb}(t_{i+4}))]\\quad 1\\le i\\le 3, $$ $$ \\bold{h}^4_i=\\text{TRM}_4(\\bold{h}_i^{\\prime 4})\\quad 1\\le i\\le 3, $$ $$ P_{i+5}^4=\\text{OutHead}(\\bold{h}_i^4)\\quad 1\\le i\\le 3, $$ 综上，总的MTP训练目标函数为每一层预测深度的损失总和：\n$$ \\mathcal L_{\\text{MTP}}^1=\\text{CrossEntropy}(P^1_{3:8},t_{3:8})\\\\ \\mathcal L_{\\text{MTP}}^2=\\text{CrossEntropy}(P^2_{4:8},t_{4:8})\\\\ \\mathcal L_{\\text{MTP}}^3=\\text{CrossEntropy}(P^3_{5:8},t_{5:8})\\\\ \\mathcal L_{\\text{MTP}}^4=\\text{CrossEntropy}(P^4_{6:8},t_{6:8}) $$ 论文中的写法如下，用了$T+1$应该是对长度为T的句子开头补了eos token，本文的推导过程中的句子长度T就是包含了补token后的结果，特此区别。此外这边的每一层损失都是做了$\\frac{1}{T}$的归一化处理，这部分理解按照正常的交叉熵公式应该是用$\\frac{1}{T-k}$（按本文的$T$处理方式就是$\\frac{1}{T-1-k}$），这里需要看源码。\n$$ \\mathcal{L}_{\\text{MTP}}^k = \\text{CrossEntropy}(P_{2+k:T+1}^k, t_{2+k:T+1}) = - \\frac{1}{T} \\sum_{i=2+k}^{T+1} \\log P_i^k[t_i] $$ 最后对每一层的MTP损失进行均值处理，其中团队添加了一个权重因子$\\lambda$，整体的$\\mathcal L_{\\text{MTP}}$作为DeepSeek-V3的一个额外训练损失。\n$$ \\mathcal L_{MTP}=\\frac{\\lambda}{D}\\sum_{k=1}^D\\mathcal L_{\\text{MTP}}^k $$ 对于推理阶段中的MTP：由于MTP策略主要用于提升主模型的性能，因此在推理阶段，可以选择直接丢弃这些MTP模块。\nReferences [1] DeepSeek-AI. “DeepSeek-V3 Technical Report” arXiv preprint axXiv:2412.19437 (2024).\n","permalink":"https://rslog.cc/posts/2025-01-29-deepseek-v3/","summary":"\u003ch3 id=\"1-摘要\"\u003e1. 摘要\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003eDeepSeek-V3，是一个Mixture-of-Experts（MoE）结构的大语言模型，参数量671B，其中每个token激活的参数量为37B。DeepSeek-V3主要采用Multi-head Latent Attention（MLA）和DeepSeekMoE结构，此外为了expert负载均衡引入了auxiliary-loss-free策略，为了更强的模型性能采用了multi-token prediction（MTP）训练策略。DeepSeek-V3预训练预料一共14.8T个token，并采用SFT和RL进一步对齐增强模型性能。DeepSeek-V3完整的训练一共仅需要2.788M H800 GPU hours。项目链接：\u003ca href=\"https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3\" class=\"entityLink\"\u003eDeepSeek-V3\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e","title":"DeepSeek-V3技术报告解读"},{"content":"1. 摘要 本次更新开源了DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1两个新旗舰reasoning模型，主要使用large-scale reinforcement learning且不需要SFT即完成训练，为开源社区给出了一个完全新颖且行之有效的reasoning LLM训练方案。其中DeepSeek-R1在reasoning任务上和OpenAI-o1-1217性能相当。除此之外，团队还开源了不同size的稠密模型（1.5B,7B,8B,14B,32B,70B），这些小模型是基于Qwen和Llama开源模型通过蒸馏DeepSeek-R1得到。\n2. 主要贡献 新的后训练范式：在Base Model上直接使用Large-Scale RL\n不使用SFT而直接基于base model做RL，让模型能够探索CoT来解决复杂问题。其中得到的DeepSeek-R1-Zero模型展现出了自我验证，反思，生成长的CoT的能力。 团队给出了DeepSeek-R1的详细训练pipeline，该pipeline包含两段RL阶段，分别用于提升reasoning能力和用于提升通用能力；以及包含两段SFT阶段，分别为模型获取reasoning和non-reasoning能力提供冷启动。 蒸馏：小模型也可以很强大\n开源了多个size的基于Qwen2.5和Llama3系列模型使用DeepSeek-R1蒸馏得到的小模型，并且均在reasoning任务上展现了比同size最强开源模型更强的能力。在AIME2024、MATH-500、LiveCodeBench等基准上取得很高成绩。 3. 方法 3.1 DeepSeek-R1-Zero: Reinforcement Learning on the Base Model DeepSeek-R1-Zero模型不实用任何有监督数据，不做SFT，仅使用纯粹的强化学习过程让模型自我进化。\n3.1.1 Reinforcement Learning Algorithm 团队采用Croup Relative Policy Optimization（GRPO）强化学习算法。使critic model和policy model具有相同模型大小，具体来说，对每个问题$q$，GRPO从旧策略$\\pi_{\\theta_{old}}$采样一组输出$\\{o_1,o_2,\\cdots,o_G\\}$，然后使用如下优化目标优化策略模型$\\pi_\\theta$：\n$$ \\begin{align*} \\mathcal{J}_{\\text{GRPO}}(\\theta) \u0026= \\mathbb{E}\\left[q \\sim P(Q), \\{o_i\\}_{i=1}^G \\sim \\pi_{\\theta_{\\text{old}}}(O|q)\\right]\\\\ \u0026=\\frac{1}{G} \\sum_{i=1}^G \\left( \\min \\left( \\frac{\\pi_{\\theta}(o_i | q)}{\\pi_{\\theta_{\\text{old}}}(o_i | q)} A_i, \\text{clip}\\left( \\frac{\\pi_{\\theta}(o_i | q)}{\\pi_{\\theta_{\\text{old}}}(o_i | q)}, 1 - \\epsilon, 1 + \\epsilon \\right) A_i \\right) - \\beta D_{\\text{KL}}(\\pi_{\\theta} \\| \\pi_{\\text{ref}}) \\right), \\end{align*} $$ $$ D_{\\text{KL}}(\\pi_{\\theta} \\| \\pi_{\\text{ref}}) = \\frac{\\pi_{\\text{ref}}(o_i | q)}{\\pi_{\\theta}(o_i | q)} - \\log \\frac{\\pi_{\\text{ref}}(o_i | q)}{\\pi_{\\theta}(o_i | q)} - 1, $$ $$ A_i = \\frac{r_i - \\text{mean}(\\{r_1, r_2, \\cdots, r_G\\})}{\\text{std}(\\{r_1, r_2, \\cdots, r_G\\})}. $$ 其中$\\epsilon$和$\\beta$为超参数，$A_i$为advantage，使用每个输出对应的奖励$\\{r_1,r_2,\\cdots,r_G\\}$计算得到。\n3.1.2 Reward Modeling 团队没有用神经网络模型来获取奖励（主要防止在large-scale RL中的reward hacking问题，且增添训练pipeline复杂度），采用的是基于规则的奖励函数，主要包含以下两种规则：\nAccuracy rewards：评估回答是否正确。例如，数学问题中，模型被要求提供某种格式下的最终答案；代码问题中，生成的代码能够被编译通过并基于预先准备的cases提供正确输出。\nFormat rewards：强制要求模型在其思考过程中打上‘\u0026lt;think\u0026gt;’和‘\u0026lt;/think\u0026gt;’标签。\n3.1.3 Training Template DeepSeek-R1-Zero的训练模版如图1所示。该模版首先要求模型生成推理过程，然后是最终答案。 图1: DeepSeek-R1-Zero训练prompt模版 3.1.4 Performance, Self-evolution Process and Aha Moment of DeepSeek-R1-Zero Performance 图2: DeepSeek-R1-Zero与OpenAI o1在推理基准上的比较 图3: DeepSeek-R1-Zero在AIME上的准确率随着训练步数的变化 此外，团队发现通过majority voting，DeepSeek-R1-Zero的性能还能够进一步加强，在AIME上能从71.0%提升至86.7%。总结，DeepSeek-R1-Zero证明了不使用SFT而直接使用强化学习能够做到很优秀的推理能力。\nSelf-evolution Process of DeepSeek-R1-Zero 图4: DeepSeek-R1-Zero平均回答长度随着RL训练步数变化，能够通过更多的思考时间来解决推理任务 团队发现随着RL训练步数的增加，模型生成长度不断提高，即表明模型回答问题时思考的时间越来越长，在这过程中模型出现了一些比较sophisticated的行为。比如reflection，模型会从新回看自己之前生成的内容；自发的探索其他可能的方法，这些能力并不是通过监督学习得到，而是通过RL训练过程中不断涌现出来的。\nAha Moment of DeepSeek-R1-Zero 图5: DeepSeek-R1-Zero的Aha Moment 这是在RL训练中间过程出现的一个case，即模型学会了通过重新评估自己先前给出的方案来为思考的过程支配更多的时间，这个case表明通过RL能够使模型导向更多超出预期的生成结果。\n3.1.5 Drawback of DeepSeek-R1-Zero DeepSeek-R1-Zero在阅读能力以及语言混合能力上有不足，对此，团队提供了DeepSeek-R1，使用human-friendly cold-start data并结合RL的方法训练出的模型。\n3.2 DeepSeek-R1: Reinforcement Learning with Cold Start 受DeepSeek-R1-Zero强大推理能力的启发，团队提出两个新的问题：\n通过加入一小部分高质量的数据作为冷启动之后，模型的推理能力能否进一步提升，或者模型收敛速度能否提快？ 除了生成强大的CoT能力外，能否训练出一个user-friendly的，具有strong general capabilities的模型？ 对此，团队设计了训练DeepSeek-R1的pipeline，包含下面四个阶段：\n3.2.1 Cold Start 为了避免RL训练的初始不稳定的冷启动阶段，团队收集了一小批long CoT data（高质量SFT数据）用于微调base model作为initial RL actor，为了收集这样的数据，团队探索了几种方法：\nfew-shot prompting with a long CoT as an example directly prompting models to generate detailed answers with reflection and verification 收集DeepSeek-R1-Zero的输出，做成可阅读模式，并通过人工精调这些输出 在该阶段，团队收集了几千条code-start data，并微调DeepSeek-V3-Base作为initial RL actor。相比于DeepSeek-R1-Zero，DeepSeek-R1添加了code-start data有以下几个好处：\n增加输出可阅读性：DeepSeek-R1-Zero一个关键不足是输出的阅读性较差，回复中会混杂多个语言，且对关键部分缺少markdown高亮。 增加模型的潜力 3.2.2 Reasoning-oriented Reinforcement Learning 基于冷启动数据微调后的DeepSeek-V3-Base，团队使用DeepSeek-R1-Zero中相同的RL训练来训练DeepSeek-R1，这过程主要增强模型coding，mathematics，science，logic reasoning能力。\n训练过程中团队发现模型输出的CoT经常混杂多个语言，尤其是当RL的prompt包含多种语言时。为了缓解该问题，团推引入了一种language consistency reward，用于衡量CoT中目标语言统一的比例。尽管消融实验表明添加这个reward会略微降低模型性能，但该reward能使模型输出更加的user-friendly。\n3.2.3 Rejection Sampling and Supervised Fine-Tuning 当上一个阶段收敛后，团队使用收敛后的ckpt收集SFT数据（这次不像冷启动数据只针对reasoning，该阶段的SFT数据也包含其他领域，用于提升模型writing，role-playing，以及其他general-purpose任务的能力）\nReasoning data：600k Non-Reasoning data：200k 3.2.4 Reinforcement Learning for all Scenarios 这一阶段主要为了强化模型除了reasoning外其他通用能力。该阶段中，奖励函数没有使用基于规则的，而是正常用reward model，采用DeepSeek-V3中RL的pipeline，并选择了相似分布的偏好数据对和prompt数据。\n除此之外，该阶段还增强模型的helpfulness和harmlessness。\n3.3 Distillation: Empower Small Models with Reasoning Capability 团队选了base model有：Qwen2.5-Math-1.5B，Qwen2.5-Math-7B，Qwen2.5-14B，Qwen2.5-32B，Llama-3.1-8B，Llama3.3-70B-Instruct。\n对于蒸馏模型，团队仅使用SFT，没有RL阶段。其中SFT数据为3.2.3中使用DeepSeek-R1获取的800K条数据。\n4. 实验 4.1 DeepSeek-R1 Evaluation 图6: DeepSeek-R1-Zero与其他模型效果对比 4.2 Distilled Model Evaluation 图7: DeepSeek-R1蒸馏的小模型在reasoning基准上的对比结果 5. 讨论 5.1 Distillation v.s. Reinforcement Learning 图8: RL模型和蒸馏模型在reasoning基准上的对比 上图中，DeepSeek-R1-Zero-Qwen-32B是基于Qwen-32B-Base模型，使用math，code，STEM数据用large-scale RL训练超过10K步得到的，而DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B为基于Qwen-32B-Base模型使用DeepSeek-R1蒸馏得到。结果表明：\n将大模型能力蒸馏到小模型上能表现出很好的效果，而小模型直接用large-scale RL不仅需要更多的算力，甚至也达不到蒸馏模型的效果。 尽管蒸馏方案经济且有效，扩充模型能力的边界仍需要基于更强的base models并使用larger-scale RL。 5.2 Unsuccessful Attempts 团队早期也尝试了Rrocess Reward Model（PRM）和Monte Carlo Tree Search（MCTS）等方案，但都失败了。\nProcess Reward Model：PRM有三大主要限制 在一条推理链中精细定义一个step比较困难 判断当前中间step是否正确是一个充满挑战的任务。模型标注的数据并不能得到满意结果，而人工标注很难scaling up。 不可避免存在reward hacking的问题，重新训练奖励模型消耗大，增加整个训练流程的复杂度。 Monte Carlo Tree Search：主要用于棋类RL算法 语言模型search space比棋类大得多，这样必须设定一个最大搜索限制，但这样会导致模型陷入局部最优。 价值模型直接影响生成质量，但训练一个好的价值模型很困难。 References [1] DeepSeek-AI. “DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning ” arXiv preprint axXiv:2501.12948 (2025).\n","permalink":"https://rslog.cc/posts/2025-01-27-deepseek-r1/","summary":"\u003ch3 id=\"1-摘要\"\u003e1. 摘要\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e本次更新开源了DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1两个新旗舰reasoning模型，主要使用large-scale reinforcement learning且不需要SFT即完成训练，为开源社区给出了一个完全新颖且行之有效的reasoning LLM训练方案。其中DeepSeek-R1在reasoning任务上和OpenAI-o1-1217性能相当。除此之外，团队还开源了不同size的稠密模型（1.5B,7B,8B,14B,32B,70B），这些小模型是基于Qwen和Llama开源模型通过蒸馏DeepSeek-R1得到。\u003c/p\u003e","title":"DeepSeek-R1技术报告解读"},{"content":"Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey 1. Overview of RAG 典型的RAG模型如图1所示 图1: 经典RAG模型 1.1 Naive RAG Naive RAG为传统的RAG方法，主要流程包括：索引，检索，生成。\n索引（Indexing）：将文档（PDF，HTML，Word，Markdown）切分成chunks，每个chunk为一段文本，使用一个词向量模型将每个chunk编码成向量表征存储在向量数据库中。这一步是为了高校地搜索查找待检索片段。 检索（Retrieval）：基于用户的一条query，RAG系统使用相同的编码模型将query编码成对应向量表征，用query向量表征与向量数据库中的所有向量计算相似度，选择相似度最高的K个chunks，这些chunks将被用于扩充query的prompt。 生成（Generation）：用户的query和被选择的chunks被整合成连贯的prompt输入给LLM，LLM基于扩充后的prompt生成结果。 1.2 Advanced RAG Advanced RAG引入一些改进来解决Navie RAG存在的一些问题，主要聚焦在提升检索质量，一般使用pre-retrieval和post-retrieval两种策略。\npre-retrieval：在这个阶段，主要目标是优化索引结构以及初始query。 优化索引：常用的策略有增强数据细粒度，优化索引结构，添加元数据，对齐优化，混合检索。 优化初始query：常用的策略有query transformation，query expansion等。 post-retrieval：当相关内容已经被检索后，将其与初始query有效结合是至关重要的一步。post-retrieval过程中主要的方法包括：chunks重排，chunks内容压缩。 chunks重排：调整被检索到的内容（chunks）在最终prompt中的位置，让更相关的chunks排在prompt的边缘（非中间，中间更容易被llm忽略），这个策略在LlamaIndex，LangChain，HayStack中均有使用。 chunks内容压缩：将所有检索到的内容（chunks）全部输入llm容易导致信息过载（因为会包含很多无关或者冗余的信息），对此，chunks内容压缩主要聚焦在选择重要信息，缩短检索内容。 1.3 Modular RAG 模块化RAG相比前两种范式提供更好的适应性和多功能性。其往往结合不同的策略来优化其组成部分，比如：添加一个搜索模块，通过微调精进检索器等。\n引入新模块：搜索模块（Search Module）可以用于搜索外部资源（搜索引擎、数据库、知识图谱），使用LLM生成的搜索指令和查询语句处理；RAG-Fusion用于处理传统搜索的限制问题，使用multi-query策略将用户query从不同角度扩充；记忆模块（Memory Module）用于提升LLM的记忆来指导检索；路由模块（Routing）等等 引入新模式：Rewrite-Retrieve-Read模型通过引入rewriting module和一个语言模型反馈机制来更新rewriting model，提升性能；Generate-Read，Recite-Read等等。 图2: 三类不同RAG模型流程示意图 2. Retrieval Part 2.1 检索资源 从检索内容的数据上来看包含以下几种：\n无结构化数据：文本，语料库，例如Wikipedia Dump，HotpotQA，DRP；多语种文本，特别领域文本等 半结构化数据：PDF，这种数据包含文本和表格，对于RAG系统而言处理起来更具挑战，一般会用到LLM生成Text-2-SQL指令查询表格中的数据，工作如TableGPT等。 结构化数据：知识图谱，工作如KnowledGPT，G-Retriever等。 LLMs生成内容 从检索的粒度来看，包含以下几种：\n对于文本，检索粒度涵盖：Token，短语，句子，Chunks，文章 对于知识图谱，检索粒度包含：实体，三元组，子图 2.2 索引的优化 在索引这一环节，文章将被处理，分割并转变成向量表征被存储在向量数据库中。索引结构的质量决定着在检索过程中能否获取正确的内容。\nChunking Strategy：最常用的方法是将文档切分成固定token数的chunk（100，256，512）。越大的chunk能够捕获更多的内容，但也会带来更多噪音，处理更长时间，成本更高；越小的chunk相反。划分chunk存在破坏完整句子的问题，解决该问题的工作有Small2Big等。 Metadata Attachments：chunk可以由元数据（如：page number，file name，author，category timestamp等）扩充，从而检索过程可以使用元数据进行过滤，缩小检索范围。 Structural Index： 分层索引结构 知识图谱索引 2.3 Query的优化 Query扩充： Multi-Query：通过LLM将query扩充成多个，然后并行处理这些queries Sub-Query：对于复杂问题，可以将问题拆解成系列子问题 Chain-of-Verification（CoVe） Query Transformation： Query Rewrite：有些原始queries对于LLM检索来说并不是最优。因此prompt LLM来重写queries，工作如Rewrite-retrieve-read等 Query Routing 2.4 词向量模型（retriever） 从向量编码器角度分包含sparse encoder和dense encoder\nsparse encoder： TF-IDF BM25 dense retriever： BERT-based PLM 3. Generation Part 在完成检索部分后，把所有检索到的信息直接输入LLM来获取答案往往并不是最合理的方案。在生成阶段，一般会从两个方面引入一些调整：调整检索的内容、调整LLM。\n3.1 Context Curation 冗余信息会影响LLM最终的生成结果，通常，LLM会把注意力倾向长文本的开端和结尾，而容易忘记中间的部分。因此在RAG系统中，我们通常需要进一步处理检索到的信息。\nReranking：重排chunks的顺序 rule-based methods：Diversity，Relevance，MRR model-based methods：BERT series（SpanBERT），Cohere rerank，bge-reranker-large Context Selection/Compression：对检索内容的筛选和压缩 Reducing the number of documents 3.2 LLM Fine-tuning 对生成式LLM进行微调，主要适用特定场景下的生成，一般的PLM可能对这些场景了解程度不够，因此需要微调来辅助LLM生成。\n4. Augmentation Process in RAG 常规的RAG流程通过只包含一次检索步骤，然后接着一步生成步骤，对于复杂任务或多步推理场景这种方式局限性较大，因此有优化的检索过程来解决这些问题。\n4.1 迭代检索（Iterative Retrieval） 迭代检索过程中，知识库会基于初始query以及当前生成的文本被重复搜索，为LLM生成提供更全面的信息。相关工作：ITER-RETGEN等。\n4.2 递归检索（Recursive Retrieval） 递归检索通常用于信息检索来提升检索结果的深度和相关性。该过程会基于过往检索的结果迭代优化检索queries。相关工作：IRCoT，ToC等。\n4.3 适应性检索（Adaptive Retrieval） 适应性检索通过让LLMs能够主动决策最优检索的时刻以及检索的内容来优化RAG系统，提升检索信息的相关度以及效率。相关工作：Flare，Self-RAG，AutoGPT，Toolformer，Graph-Toolformer，WebGPT等。 图3: RAG中三类不同增强过程示意图 基于query的RAG方法（query-based） 1. REALM: Retrieval-Augmented Language Model Pre-Training Guu et al. (2020) 提出REALM，一种经典的query-based的RAG方法，文章使用BERT模型作为检索器：\n$$ p(z\\vert x)=\\frac{\\exp f(x,z)}{\\sum_{z^\\prime}\\exp f(x,z^\\prime)},\\\\ f(x,z)=\\text{Embed}_{\\text{input}}(x)^\\top\\text{Embed}_{\\text{doc}}(z) $$ 将检索的文本$z$与query $x$拼接用于answer $y$的生成。\n2. REPLUG: Retrieval-Augmented Black-Box Language Models Shi et al. (2024) 提出一种针对黑盒模型的query-based RAG方法\n无训练Method 基于输入query $x$，选定现有检索器，文档库$\\mathcal D=\\{d_1,\\cdots,d_m\\}$，检索器为编码器结构，被用来同时对query和文档进行编码。$\\text{E}(d)$为编码器最后一层隐藏表征在所有token上的表征均值。计算query表征与所有文档表征的余弦相似度：\n$$ s(d,x)=cos(\\text E(d), \\text E(x)) $$ 选择其中相似度分数最高的$k$个文档构成集合$\\mathcal D^\\prime\\sub\\mathcal D$。这里为了高效检索，提前计算每个文档的向量表征并构建FAISS索引。\n根据前面计算的相似度分数计算每个相关文档的权重：\n$$ \\lambda(d,x)=\\frac{e^{s(d,x)}}{\\sum_{d\\in\\mathcal D^\\prime}e^{s(d,x)}} $$ 为了同时利用所有相关文档，切不超出模型最大输入长度，作者使用加权解码，用上述$\\lambda(d,x)$作为权重：\n$$ p(y\\vert x,\\mathcal D^\\prime)=\\sum_{d\\in\\mathcal D^\\prime}p(y\\vert d\\ \\circ\\ x)\\cdot\\lambda(d,x) $$ 其中$d\\ \\circ\\ x$表示文档$d$和query $x$的拼接。\n带训练Method 作者同时提出一种训练方法主要用于对齐检索器与生成器，训练过程中只更新检索器参数（针对黑盒模型）。首先用初始检索器检索$k$个最相关文档，与之前类似的，计算每个文档的权重分数：\n$$ P_R(d\\vert x)=\\frac{e^{s(d,x)/\\gamma}}{\\sum_{d\\in\\mathcal D^\\prime}e^{s(d,x)/\\gamma}} $$ 其中$\\gamma$为超参数控制softmax的温度，计算得到的$P_R(d\\vert x)$分布代表了检索器的检索分布。紧接着，给定ground truth $y$，对于每个相关文档，计算生成器在ground truth部分的LM perplexity $P_{LM}(y\\vert d,x)$，并得到生成器的分布：\n$$ Q(d\\vert x,y)=\\frac{e^{P_{LM}(y\\vert d,x)/\\beta}}{\\sum_{d\\in\\mathcal D^\\prime}e^{P_{LM}(y\\vert d,x)/\\beta}} $$ 其中$\\beta$也是调节softmax温度的超参数。最终根据上面检索器的分布$P_R(d\\vert x)$和生成器的分布$Q(d\\vert x,y)$计算两者的KL-divergence并作为损失函数优化检索器参数：\n$$ \\mathcal{L} = \\frac{1}{|\\mathcal{B}|} \\sum_{x \\in \\mathcal{B}} KL \\left( P_R(d \\mid x)\\ \\Vert\\ Q_{LM}(d \\mid x, y) \\right) $$ 其中$\\mathcal B$是query集合，每个query $x$均有一个ground truth $y$。注意到由于检索器参数更新，使得预先存好的所有文档向量表征会有所变化，为了高效训练，作者采用的方案是每训练$T$个steps后重新计算所有文档的向量表征。\n3. In-Context RALM: In-Context Retrieval-Augmented Language Models Ram et al. (2023) 提出一种基于in-context的RAG方法，该方法主要使用了Retrieval Stride和Retrieval Query Length两个trick。\nIn-Context RALM 不同于普通的query-based RAG方法只基于query检索一次文档库，In-Context RALM会在生成过程中不断基于当前的生成结果去多次检索文档库，定义目前生成的文本（包括query）为$x_{\\lt i}$，使用$x_{\\lt i}$检索得到的文档内容为$\\mathcal R_\\mathcal C(x_{\\lt i})$，那么In-Context RALM的生成过程可以通过如下公式定义：\n$$ p(x_i,\\dots,x_n)=\\Pi_{i=1}^n p_\\theta(x_i\\vert \\mathcal R_\\mathcal C(x_{\\lt i});x_{\\lt i}) $$ Retrieval Stride 由于频繁检索文档库会带来比较高的资源消耗，且降低生成速度，因此作者提出Retrieval Stride的概念，即每生成$s(s\u003e1)$个token后进行一个检索，这样RALM的生成过程为：\n$$ p(x_1, \\ldots, x_n) = \\prod_{j=0}^{n_s-1} \\prod_{i=1}^s p_\\theta \\left( x_{s \\cdot j + i} \\mid \\left[ \\mathcal{R}_\\mathcal C(x_{\\leq s \\cdot j}); x_{\\lt s \\cdot j + i} \\right] \\right) $$ 其中$n_s=n/s$为检索的次数（Retrieval Strides）。实验结果表明使用较小的$s$（尽可能多的增加检索次数）会比使用较大的$s$效果好，但是会增加时间成本。\nRetrieval Query Length 作者指出尽管检索query原则上取决于所有的prefix tokens $x_{\\le s\\cdot j}$，但是与生成token最相关的信息往往都聚集在prefix tokens的末尾，如果检索query太长那么这些信息会被稀释。对此作者提出Retrieval Query Length的概念，即控制query长度不超过$\\ell$，当query长度超过$\\ell$时截取整个query的最后$\\ell$个token，即$q_j^{s,\\ell}:=x_{s\\cdot j-\\ell+1},\\cdots,x_{s\\cdot j}$，应用上述trick后的生成过程定义如下：\n$$ p(x_1, \\dots, x_n) = \\prod_{j=0}^{n_s-1} \\prod_{i=1}^s p_\\theta \\left( x_{s \\cdot j + i} \\middle| \\left[ \\mathcal{R}_\\mathcal{C} \\left( q_j^{s,\\ell} \\right); x_{\u003c s \\cdot j + i} \\right] \\right) $$ 4. SELF-RAG: Learning to Retrieve, Generate, and Critique Through Self-Reflection Asai et al. (2024) 提出了一种基于反馈的RAG框架，主要通过引入Critic模型和Generator模型，Critic模型会在Generator模型生成前判断是否需要进行检索，如果不需要则直接让Generator生成下一个sequence（文章以一个完整的sequence为单位作为检索间隔），否则使用检索器检索相关文档，之后会让Critic判别每个文档的相关性与是否支持回答该问题等信息。作者在模型词表引入一些reflection tokens作为Critic模型的判别输出结果，通过基于prompt GPT4的方式获取有效监督数据并训练Critic模型以及Generator模型（蒸馏GPT4模型知识）。SELF-RAG整体流程框架如图4所示。\n图4: SELF-RAG整体框架 四类reflection tokens 图5: SELF-RAG中使用的四类reflection tokens SELF-RAG Inference算法 图6: SELF-RAG Inference算法流程 SELF-RAG Training算法（Critic $\\mathcal C$ 和Generator $\\mathcal M$） 图7: SELF-RAG Training算法流程 其中Eq1: $$ \\max_\\mathcal C\\mathbb E_{((x,y),r)\\sim\\mathcal D_{critic}}\\log p_\\mathcal C(r\\vert x,y),\\ r\\ \\text{for reflection tokens} $$Eq2:\n$$ \\max_\\mathcal M\\mathbb E_{(x,y,r)\\sim\\mathcal D_{gen}}\\log p_\\mathcal M(y,r\\vert x) $$基于表征的RAG方法（Representation-based） 1. FID: Leveraging Passage Retrieval with Generative Models for Open Domain Question Answering Izacard et al. (2021) 提出一种基于representation的RAG方法，作者使用encoder-decoder模型（BART），对于检索器，使用BM25和DPR两种方法检索相关文档，对每个文档都分别使用encoder编码成隐空间表征，并将所有的表征拼接在一起输入decoder解码出answer，作者命名这类结构为Fusion-in-Decoder，结构示意图如图8所示。\n作者在处理数据时，在问题（question），文档标题（title），文档内容（context）之前都添加了特殊tokens：\u0026quot;$\\text{question:}$\u0026quot;，$\\text{title:}$，$\\text{context:}$。\n图8: Fusion-in-Decoder结构图 References [1] Gao et al. “Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey” arXiv preprint arXiv:2312.10997 (2023)\n[2] Guu et al. “Retrieval Augmented Language Model Pre-Training” ICML 2020.\n[3] Shi et al. “REPLUG: Retrieval-Augmented Black-Box Language Models” NAACL 2024.\n[4] Ram et al. “In-Context Retrieval-Augmented Language Models ” TACL 2023.\n[5] Asai et al. “Self-RAG: Learning to Retrieve, Generate, and Critique through Self-Reflection” ICLR 2024.\n[6] Izacard et al. “Leveraging Passage Retrieval with Generative Models for Open Domain Question Answering” EACL 2021.\n","permalink":"https://rslog.cc/posts/2025-01-08-retrieval-augmented-generation/","summary":"\u003ch3 id=\"retrieval-augmented-generation-for-large-language-models-a-survey\"\u003eRetrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey\u003c/h3\u003e\n\u003ch4 id=\"1-overview-of-rag\"\u003e1. Overview of RAG\u003c/h4\u003e\n\u003cp\u003e典型的RAG模型如图1所示\n\u003cimg src=\"/images/2025-01-08-retrieval-augmented-generation/2025-01-08-image1.png\" alt=\"typical rag model\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" referrerpolicy=\"no-referrer\" class=\"\" /\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cdiv align='center' style=\"color: #999999\"\u003e图1: 经典RAG模型\u003c/div\u003e\n\u003ch5 id=\"11-naive-rag\"\u003e1.1 Naive RAG\u003c/h5\u003e\n\u003cp\u003eNaive RAG为传统的RAG方法，主要流程包括：索引，检索，生成。\u003c/p\u003e","title":"RAG路线"},{"content":"1. 基本概念，公式 策略$\\pi$，状态$s\\in\\mathcal S$，动作$a\\in\\mathcal A$，奖励$r\\in\\mathcal R$\n转移函数$P$给出当采取行动$a$从状态$s$转移到$s^\\prime$，同时获得奖励$r$的概率\n$$P(s^\\prime,r\\vert s,a)=\\mathbb P[S_{t+1}=s^\\prime,R_{t+1}=r\\vert S_t=s,A_t=a]$$ 状态转移函数$P^a_{ss^\\prime}$\n$$P^a_{ss^\\prime}=P(s^\\prime\\vert s,a)=\\mathbb P[S_{t+1}=s^\\prime|S_t=s,A_t=a]=\\sum_{r\\in\\mathcal R}P(s^\\prime,r\\vert s,a)$$ 奖励函数$R$预测给定状态和动作后的下一个奖励值\n$$R(s,a)=\\mathbb E[R_{t+1}\\vert S_t=s,A_t=a]=\\sum_{r\\in\\mathcal R}r\\sum_{s^\\prime\\in\\mathcal S}P(s^\\prime,r\\vert s,a)$$ 策略$\\pi$给出在状态$s$下会采取何种行动，分为两种\n确定性：$\\pi(s)=a$ 随机性：$\\pi(a\\vert s)=\\mathbb P_\\pi[A=a\\vert S=s]$ 回报$G_t$，即未来的奖励之和，其中$\\gamma\\in[0,1]$为惩罚因子\n$$G_t=R_{t+1}+\\gamma R_{t+2}+\\dots=\\sum_{k=0}^\\infty \\gamma^k R_{t+k+1}$$ 状态价值函数$V_\\pi(s)$给出在状态$s$下的期望回报\n$$V_\\pi(s)=\\mathbb E_\\pi[G_t\\vert S_t=s]$$ 动作价值函数$Q_\\pi(s,a)$给出在状态$s$下采取动作$a$的期望回报\n$$Q_\\pi(s,a)=\\mathbb E_\\pi[G_t\\vert S_t=s, A_t=a]$$ 状态价值和动作价值的关系\n$$V_\\pi(s)=\\sum_{a\\in\\mathcal A}Q_\\pi(s,a)\\pi(a|s)=\\mathbb E_{a\\sim\\pi}Q_\\pi(s,a)$$ 优势函数$A_\\pi(s,a)$定义为动作价值与状态价值的差 $$ A_\\pi(s,a)=Q_\\pi(s,a)-V_\\pi(s) $$ 最优价值函数定义为在最优策略下的价值函数，即能够产生最大回报 $$V_*(s)=\\max_\\pi V_\\pi(s)\\\\ Q_*(s,a)=\\max_\\pi Q_\\pi(s,a)$$ 最优策略定义为实现最优价值的策略，即对任意状态$s$都有$V_\\pi(s)\\ge V_{\\pi^\\prime}(s)$，最优策略可能有多个，都将其表示为$\\pi_*(s)$\n$$\\pi_*=\\arg\\max_\\pi V_\\pi(s)\\\\ \\pi_*=\\arg\\max_\\pi Q_\\pi(s,a)$$ 因此，以下关系是成立的\n$$V_{\\pi_*}(s)=V_*(s)\\\\ Q_{\\pi_*}(s,a)=Q_*(s,a)$$ 2. 马尔可夫过程（MDPs） 几乎所有RL问题都可以划在马尔可夫过程内，马尔可夫过程内的所有状态都有同一个特性，即未来的状态只取决于当下的状态，与历史状态无关 $$\\mathbb P[S_{t+1}\\vert S_t]=\\mathbb P[S_{t+1}\\vert S_1,\\dots S_t]$$ 一个马尔可夫决策过程包含五个元素$\\mathcal M=\\langle \\mathcal S,\\mathcal A,\\mathcal P,\\mathcal R,\\gamma\\rangle$，对应的符号与基本符号含义相同\n$\\mathcal S$：状态集合 $\\mathcal A$：动作集合 $\\mathcal P$：转移概率函数 $\\mathcal R$：奖励函数 $\\gamma$：惩罚因子 3. 贝尔曼方程（Bellman Equations） 贝尔曼方程主要将价值函数分解成及时奖励和折扣后的未来价值\n$$ \\begin{align*} V(s)\u0026=\\mathbb E[G_t\\vert S_t=s]\\\\ \u0026=\\mathbb E[R_{t+1}+\\gamma R_{t+2}+\\gamma^2 R_{t+3}+\\dots\\vert S_t=s]\\\\ \u0026=\\mathbb E[R_{t+1}+\\gamma(R_{t+2}+\\gamma R_{t+3}+\\dots)\\vert S_t=s]\\\\ \u0026=\\mathbb E[R_{t+1}+\\gamma G_{t+1}\\vert S_t=s]\\\\ \u0026=\\mathbb E[R_{t+1}\\vert S_t=s] + \\gamma\\mathbb E[G_{t+1}\\vert S_t=s]\\\\ \u0026=R(s) + \\gamma\\mathbb E[V_{t+1}\\vert S_t=s]\\\\ \u0026=R(s) + \\gamma\\sum_{s^\\prime\\in\\mathcal S}\\mathbb P(S_{t+1}=s^\\prime\\vert S_t=s)V(s^\\prime) \\end{align*} $$ 写成矩阵形式，假设$\\mathcal S=\\{s_1,s_2,\\dots,s_n\\}$\n$$ \\left[ \\begin{array}{c} V(s_1) \\\\ V(s_2) \\\\ \\vdots \\\\ V(s_n) \\end{array} \\right] = \\left[ \\begin{array}{c} R(s_1) \\\\ R(s_2) \\\\ \\vdots \\\\ R(s_n) \\end{array} \\right] + \\gamma \\left[ \\begin{array}{cccc} \\mathbb{P}(s_1 | s_1) \u0026 \\mathbb{P}(s_2 | s_1) \u0026 \\cdots \u0026 \\mathbb{P}(s_n | s_1) \\\\ \\mathbb{P}(s_1 | s_2) \u0026 \\mathbb{P}(s_2 | s_2) \u0026 \\cdots \u0026 \\mathbb{P}(s_n | s_2) \\\\ \\vdots \u0026 \\vdots \u0026 \\ddots \u0026 \\vdots \\\\ \\mathbb{P}(s_1 | s_n) \u0026 \\mathbb{P}(s_2 | s_n) \u0026 \\cdots \u0026 \\mathbb{P}(s_n | s_n) \\end{array} \\right] \\left[ \\begin{array}{c} V(s_1) \\\\ V(s_2) \\\\ \\vdots \\\\ V(s_n) \\end{array} \\right] $$ 关于$\\mathbb E[G_{t+1}\\vert S_t=s]=\\mathbb E[V_{t+1}\\vert S_t=s]$的推导过程如下，主要关注的点：从第一行到第二行为对随机变量$G_{t+1}$的期望进行求和展开，从第三行到第四行为对随机变量$S_{t+1}$进行求和展开\n$$\\begin{align*} \\mathbb E[V_{t+1}\\vert S_t=s]\u0026=\\mathbb E[\\mathbb E[G_{t+1}\\vert S_{t+1}]\\vert S_t=s]\\\\ \u0026=\\mathbb E[\\sum_{g^\\prime\\in\\mathcal G}g^\\prime\\mathbb P(G_{t+1}=g^\\prime\\vert S_{t+1})\\vert S_t=s]\\\\ \u0026=\\sum_{g^\\prime\\in\\mathcal G}g^\\prime\\mathbb E[\\mathbb P(G_{t+1}=g^\\prime\\vert S_{t+1})\\vert S_t=s] \\\\ \u0026=\\sum_{s^\\prime\\in\\mathcal S}\\sum_{g^\\prime\\in\\mathcal G}g^\\prime\\mathbb P(G_{t+1}=g^\\prime\\vert S_{t+1}=s^\\prime,S_t=s)\\mathbb P(S_{t+1}=s^\\prime\\vert S_t=s)\\\\ \u0026=\\sum_{s^\\prime\\in\\mathcal S}\\sum_{g^\\prime\\in\\mathcal G}\\frac{g^\\prime\\mathbb P(G_{t+1}=g^\\prime\\vert S_{t+1}=s^\\prime,S_t=s)\\mathbb P(S_{t+1}=s^\\prime, S_t=s)}{\\mathbb P(S_t=s)}\\\\ \u0026=\\sum_{s\\prime\\in\\mathcal S}\\sum_{g^\\prime\\in\\mathcal G}\\frac{g^\\prime\\mathbb P(G_{t+1}=g^\\prime,S_{t+1}=s^\\prime,S_t=s)}{\\mathbb P(S_t=s)}\\\\ \u0026=\\sum_{s\\prime\\in\\mathcal S}\\sum_{g^\\prime\\in\\mathcal G}g^\\prime\\mathbb P(G_{t+1}=g^\\prime,S_{t+1}=s^\\prime\\vert S_t=s)\\\\ \u0026=\\sum_{g^\\prime\\in\\mathcal G}g^\\prime\\sum_{s^\\prime\\in\\mathcal S}\\mathbb P(G_{t+1}=g^\\prime, S_{t+1}=s^\\prime\\vert S_t=s)\\\\ \u0026=\\sum_{g^\\prime\\in\\mathcal G}g^\\prime\\mathbb P(G_{t+1}=g^\\prime\\vert S_t=s)\\\\ \u0026=\\mathbb E[G_{t+1}\\vert S_t=s] \\end{align*}$$ 基于上述的推导同理可以对$Q(s,a)$进行分解\n$$\\begin{align*} Q(s,a)\u0026=\\mathbb E[G_t\\vert S_t=s,A_t=a]\\\\ \u0026=\\mathbb E[R_{t+1} + \\gamma V_{t+1}\\vert S_t=s, A_t=a]\\\\ \u0026=R(s, a) + \\gamma \\mathbb E[V_{t+1}\\vert S_t=s, A_t=a]\\\\ \u0026=R(s, a) + \\gamma \\mathbb E[\\mathbb E_{a\\sim\\pi}Q(S_{t+1},a)\\vert S_t=s, A_t=a] \\end{align*}$$ 3.1 贝尔曼期望方程 贝尔曼期望方程公式如下，这两个方程给出了当前状态的价值与未来状态价值之间的关联以及当前时刻的动作价值函数Q与未来时刻的动作价值函数Q之间的关联。\n$V_\\pi(s)=\\sum_{a\\in\\mathcal A}\\pi(a|s)(R(s,a) + \\gamma\\sum_{s^\\prime\\in\\mathcal S}P^a_{ss^\\prime}V_\\pi(s^\\prime))$ $Q_\\pi(s,a)=R(s,a) + \\gamma\\sum_{s^\\prime\\in\\mathcal S}P^a_{ss^\\prime}\\sum_{a^\\prime\\in\\mathcal A}\\pi(a^\\prime\\vert s^\\prime)Q_\\pi(s^\\prime, a^\\prime)$ 由贝尔曼方程的结果，引入策略$\\pi$进一步推导\n$$\\begin{align*} V_\\pi(s)\u0026=\\sum_{a\\in\\mathcal A}\\pi(a\\vert s)Q_\\pi(s,a)\\\\ \u0026=\\sum_{a\\in\\mathcal A}\\pi(a\\vert s)(R(s,a) + \\gamma\\mathbb E[V_{\\pi}(s^\\prime)\\vert S_t=s, A_t=a])\\\\ \u0026=\\sum_{a\\in\\mathcal A}\\pi(a|s)(R(s,a) + \\gamma\\sum_{s^\\prime\\in\\mathcal S}P^a_{ss^\\prime}V_\\pi(s^\\prime)) \\\\ Q_\\pi(s,a)\u0026=R(s,a) + \\gamma\\sum_{s^\\prime\\in\\mathcal S}P^a_{ss^\\prime}V_\\pi(s^\\prime)\\\\ \u0026=R(s,a) + \\gamma\\sum_{s^\\prime\\in\\mathcal S}P^a_{ss^\\prime}\\sum_{a^\\prime\\in\\mathcal A}\\pi(a^\\prime\\vert s^\\prime)Q_\\pi(s^\\prime, a^\\prime) \\end{align*}$$ 3.2 贝尔曼最优方程 $$\\begin{align*} V_*(s)\u0026=\\max_{a\\in\\mathcal A}Q_*(s,a)\\\\ Q_*(s,a)\u0026=R(s,a) + \\gamma\\sum_{s^\\prime\\in\\mathcal S}P_{ss^\\prime}^a V_*(s^\\prime)\\\\ V_*(s)\u0026=\\max_{a\\in\\mathcal A}(R(s,a) + \\gamma\\sum_{s^\\prime\\in\\mathcal S}P^a_{ss^\\prime}V_*(s^\\prime))\\\\ Q_*(s,a)\u0026=R(s,a) + \\gamma\\sum_{s^\\prime\\in\\mathcal S}P^a_{ss^\\prime}\\max_{a^\\prime\\in\\mathcal A}Q_*(s^\\prime,a^\\prime) \\end{align*}$$ 第一个式子理解：当智能体来到状态$s$时，接下来假设有两个动作$a_1,a_2$可供选择，采取动作$a_1$后，能够得到的最优价值是$Q_\\*(s,a_1)$（在最优策略的前提下），采取动作$a_2$后，能够得到的最优价值是$Q_*(s, a_2)$，如果智能体想获得尽可能大的价值，那么它会采取更高价值相关的动作，因此使用最优策略时，在状态$s$下，$V_\\*(s)=\\max_{a\\in\\mathcal A}Q_\\*(s,a)$。\n第二个式子理解：基于贝尔曼期望方程$Q_\\pi(s,a)=R(s,a) + \\gamma\\sum_{s^\\prime\\in\\mathcal S}P^a_{ss^\\prime}V_\\pi(s^\\prime)$，智能体在状态$s$采取动作$a$后，到达的每一个新的状态都有最优价值$V_*(s^\\prime)$（在最优策略下），因此得到(12)式。\n第三、四式子理解：将第二式带入第一式得到第三式，将第一式带入第二式得到第四式。\n4. 动态规划（Dynamic Programming） 当模型已知，根据贝尔曼方程，可以使用动态规划迭代求解价值函数并优化策略。\n4.1 策略评估 价值函数的贝尔曼期望方程表示，当策略$\\pi$固定时，$V_\\pi$是一个“最终的收敛值”，满足某种平衡关系，这意味着，$V_\\pi(s)$是所有状态的值函数在多次迭代后的稳定结果。策略评估的迭代公式完全由价值函数的贝尔曼期望方程改写成迭代形式得到\n$$\\begin{align*}V_{t+1}(s)\u0026=\\sum_{a\\in\\mathcal A}\\pi(a|s)(R(s,a) + \\gamma\\sum_{s^\\prime\\in\\mathcal S}P(s^\\prime\\vert s, a)V_t(s^\\prime))\\\\ \u0026=\\mathbb E_\\pi[r+\\gamma V_t(s^\\prime)\\vert S_t=s]=\\sum_a\\pi(a\\vert s)\\sum_{s^\\prime, r}P(s^\\prime,r\\vert s,a)(r+\\gamma V_t(s^\\prime)) \\end{align*}$$ 4.2 策略优化 当我们计算完状态价值函数后，对于当前策略，可以通过动作价值函数Q的贝尔曼期望方程计算当前动作价值函数Q\n$$\\begin{align*}Q_{\\pi_i}(s,a)\u0026=R(s,a) + \\gamma\\sum_{s^\\prime\\in\\mathcal S}P^a_{ss^\\prime}V_{\\pi_i}(s^\\prime)\\\\ \u0026=\\mathbb E[R_{t+1}+\\gamma V_{\\pi_i}(S_{t+1})\\vert S_t=s,A_t=a]\\\\ \u0026=\\sum_{s^\\prime, r}P(s^\\prime,r\\vert s,a)(r+\\gamma V_{\\pi_i}(s^\\prime)) \\end{align*}$$ 对于每个状态，我们取使其得到最大Q价值的动作，从而更新策略\n$$ \\pi_{i+1}(s)=\\argmax_{a}{Q_{\\pi_i}(s,a)} $$ 4.3 策略迭代过程 基于策略评估和策略优化，实现策略迭代过程。假设有初始策略$\\pi_0$、初始状态价值函数$V_0(s)$、奖励函数$R(s,a)$、状态转移函数$P^a_{ss^\\prime}$，首先通过策略评估迭代状态价值函数得到$V_{\\pi_0}$，然后计算动作价值函数Q$Q_{\\pi_0}(s,a)$，并基于最新动作价值函数Q更新策略得到$\\pi_1$，基于这个流程不断迭代策略和状态价值函数最终收敛得到$V_\\*, \\pi_\\*$。\n$$\\pi_0\\xrightarrow[V_0]{\\text{evaluation}}V_{\\pi_0}\\xrightarrow[\\text{improve}]{Q_{\\pi_0}(s,a)}\\pi_1\\xrightarrow[V_{\\pi_0}]{\\text{evaluation}}V_{\\pi_1}\\xrightarrow[\\text{improve}]{Q_{\\pi_1}(s,a)}\\pi_2\\xrightarrow[V_{\\pi_1}]{\\text{evaluation}}\\dots\\xrightarrow[\\text{improve}]{}\\pi_*\\xrightarrow[]{\\text{evaluation}}V_*$$ 5. 蒙特卡洛方法（Monte-Carlo Methods） 蒙特卡洛方法（MC）使用对真实环境的结果做均值计算得到价值状态函数和动作价值函数Q，需要模型完整学完一个episode $S_1,A_1,R_2,\\dots,S_T$来计算$G_t=\\sum_{k=0}^{T-t-1}\\gamma^kR_{t+k+1}$，根据$V(s)=\\mathbb E[G_t\\vert S_t=s]$以及$Q(s,a)=\\mathbb E[G_t\\vert S_t=s, A_t=a]$计算$V(s)$和$Q(s,a)$，是一个model-free的方法。\n$$V(s)=\\frac{\\sum_{t=1}^T\\mathbb 1[S_t=s]G_t}{\\sum_{t=1}^T\\mathbb 1[S_t=s]}\\\\ Q(s,a)=\\frac{\\sum_{t=1}^T\\mathbb 1[S_t=s, A_t=a]G_t}{\\sum_{t=1}^T\\mathbb 1[S_t=s,A_t=a]}$$ 为了通过MC学习最优策略，我们采取和动态规划中使用的GPI (Generalized Policy Iteration)相类似的方法：\n根据计算的$Q_{\\pi_i}(s,a)$更新策略：$\\pi_{i+1}(s)=\\argmax_{a\\in\\mathcal A}Q(s,a)$。 使用新策略$\\pi_{i+1}$生成一个新的episode：$S^{i+1}_1,A^{i+1}_1,R^{i+1}_2,\\dots,S^{i+1}_T$。 根据新的episode估计新的动作价值函数Q：$Q_{\\pi_{i+1}}(s,a)=\\frac{\\sum_{t=1}^T(\\mathbb 1[S_t=s,A_t=a]\\sum_{k=0}^{T-t-1}\\gamma^k R_{t+k+1})}{\\sum_{t=1}^T\\mathbb 1[S_t=s, A_t=a]}$ 6. 时序差分学习（Temporal-Difference Learning） 时序差分（TD）也是一种model-free方法，从经验episodes中学习，但与MC不同的是，TD可以从不完整的episodes中学习。价值函数更新：\n$$V(S_t)\\leftarrow V(S_t) + \\alpha [G_t - V(S_t)]\\\\ V(S_t)\\leftarrow V(S_t) + \\alpha[R_{t+1} + \\gamma V(S_{t+1}) - V(S_t)]$$ 其中 $R_{t+1} + \\gamma V(S_{t+1})-V(S_t)$ 称为时序差分误差（TD-error）$\\alpha$ 表示更新的步长。蒙特卡洛方法用上面第一个式子作为更新目标，需要计算$G_t$从而需要完整的episodes，时序差分方法用第二个式子作为更新目标，不需要完整的episodes。\n6.1 $\\epsilon-\\text{greedy}$算法 在更新策略时一般使用广义策略迭代（GPI）的思想，但如果在策略提升中一直使用贪婪算法得到一个确定性策略，可能会导致某些状态动作对$(s,a)$永远没有在序列中出现，以至于无法对其动作价值进行估计，进而无法保证策略提升后的策略比之前的好，对此常用的解决方案是采用$\\epsilon-\\text{greedy}$ 算法：即有$1-\\epsilon$的概率采用动作价值最大的动作，另外有$\\epsilon$的概率从动作空间中的其他动作随即采取一个。\n$$\\pi(a\\vert s)=\\begin{cases} \\epsilon/|\\mathcal A| + 1 - \\epsilon \u0026 a=\\argmax_{a^\\prime}Q(s,a^\\prime)\\\\ \\epsilon/|\\mathcal A| \u0026 \\text{other action} \\end{cases}$$ 6.2 Sarsa算法（On-Policy TD control） 使用时序差分算法来估计动作价值函数Q：\n$$Q(S_t,A_t)\\leftarrow Q(S_t,A_t)+\\alpha(R_{t+1} + \\gamma Q(S_{t+1},A_{t+1})-Q(S_t,A_t))$$ 初始化$t=0$ 从$S_0$开始，选择动作$A_0=\\argmax_{a\\in\\mathcal A}Q(S_0,a)$，一般使用$\\epsilon-\\text{greedy}$ 在$t$时刻，采取动作$A_t$，得到奖励$R_{t+1}$，进入下一个状态$S_{t+1}$ $A_{t+1}=\\argmax_{a\\in\\mathcal A}Q(S_{t+1},a)$ 更新动作价值函数Q：$Q(S_t,A_t)\\leftarrow Q(S_t,A_t)+\\alpha(R_{t+1} + \\gamma Q(S_{t+1},A_{t+1})-Q(S_t,A_t))$ $t=t+1$，重复step3-step5 6.3 Q-Learning算法（Off-Policy TD control） Q-Learning中动作价值函数Q的更新方法：\n$$Q(S_t,A_t)\\leftarrow Q(S_t, A_t)+\\alpha(R_{t+1}+\\gamma\\max_{a\\in\\mathcal A}Q(S_{t+1},a)-Q(S_t,A_t))$$ 初始化$t=0$ 从$S_0$状态开始 在$t$时刻，根据动作价值函数Q选取动作$A_t=\\argmax_{a\\in\\mathcal A}Q(S_t, a)$，一般使用$\\epsilon-\\text{greedy}$ 执行动作$A_t$后，得到奖励$R_{t+1}$，进入下一个状态$S_{t+1}$ 更新动作价值函数Q：$Q(S_t,A_t)\\leftarrow Q(S_t, A_t)+\\alpha(R_{t+1}+\\gamma\\max_{a\\in\\mathcal A}Q(S_{t+1},a)-Q(S_t,A_t))$ $t=t+1$，重复step3-step5 Q-Learning算法与Sarsa算法主要区别在于，Q-Learning算法在进入状态$S_{t+1}$后便更新动作价值函数，不需要获取动作$A_{t+1}$，而Sarsa则当获取到动作$A_{t+1}$才更新动作价值函数，且二者的更新算法有差异。 6.4 Deep Q-Network 当状态动作空间很大或者状态空间是连续的时候，往往采用函数来估计动作价值函数Q，例如，使用含参数$\\theta$的函数来计算Q值，即$Q(s,a;\\theta)$。DQN采取时序差分中的Q函数更新值来设计损失函数，具体来说\n$$\\theta_*=\\arg\\min_\\theta\\frac{1}{2N}\\sum_{i=1}^N[Q(s_i,a_i;\\theta)-(r_i+\\gamma\\max_{a^\\prime}Q(s^\\prime_i,a^\\prime;\\theta))]^2$$ 观察上面的优化式会发现拟合的target值$r_i+\\gamma\\max_{a^\\prime}Q(s^\\prime_i,a^\\prime;\\theta)$也随着参数$\\theta$的更新而变化，经验上来看这会导致训练的不稳定，针对该问题，DQN采用两套网络函数，一个是用于训练更新的网络$Q(s,a;\\theta)$，一个是目标网络$Q(s,a;\\theta^-)$。对于训练网络，使用上面的损失函数优化并正常使用梯度下降更新参数，对于目标网络，用于计算target值$r_i+\\gamma\\max_{a^\\prime}Q(s^\\prime_i,a^\\prime;\\theta^-)$，为了让更新目标更稳定，目标网络不回每一步都更新，而是每隔$C$步与训练网络同步一次，即$\\theta^-\\leftarrow\\theta$。\n在Q-Learning算法中，每个数据只会用来更新一次Q函数，在DQN中，采用了经验回放（experience replay）方法，具体做法是维护一个经验池，每次从环境中采样得到的四元组数据（状态、动作、奖励、下一状态）存储到经验池中，当经验池达到一定大小开始训练，训练从经验池中随机采样进行训练，一批经验数据训练完成后再进行经验数据的获取。DQN算法具体流程如下：\n用随机网络参数$\\theta$初始化网络$Q(s,a;\\theta)$ 复制相同的参数$\\theta^-\\leftarrow\\theta$初始化目标网络$Q(s,a;\\theta^-)$ 初始化经验池$R$ 获取环境初始状态$s_0$ 时间步循环$t=0\\rightarrow T$，根据当前网络$Q(s,a;\\theta)$使用$\\epsilon-\\text{greedy}$策略选择动作$a_t$，执行动作$a_t$获取回报$r_{t+1}$，环境状态变为$s_{t+1}$，将$(s_t,a_t,r_{t+1},s_{t+1})$存储进经验池$R$中，当$R$中数据足够，从$R$中逐批采样$N$个数据 $(s_i,a_i,r_i, s_i^\\prime)\\_{i=1,\\dots,N}$，对每个数据，用目标网络计算$y_i=r_i+\\gamma\\max_{a^\\prime}Q(s_i^\\prime,a^\\prime;\\theta^-)$，最小化目标损失$\\mathcal L=\\frac{1}{2N}\\sum_{i}(y_i-Q(s_i,a_i;\\theta))^2$，更新目标网络 对不同序列重复step4-step5 6.5 结合TD与MC 前面的Sarsa以及Q-Learning中的价值估计更新都是只使用了一步动作后的回报，即$G_t=R_{t+1}+\\gamma V(S_{t+1})$，基于此可以延伸至多步的回报来更新价值。假设$n$步回报为$G^{(n)}_t, n=1,\\dots,\\infty$，有\n$n$ $G_t$ $\\text{notes}$ $n=1$ $G^{(1)}\\_t = R\\_{t+1}+\\gamma V(S_{t+1})$ TD Learning $n=2$ $G^{(2)}\\_t = R\\_{t+1}+\\gamma R_{t+2} + \\gamma^2 V(S_{t+2})$ $\\dots$ $n=n$ $G^{(n)}\\_t=R\\_{t+1}+\\gamma R_{t+2} + \\dots + \\gamma^{n-1}R_{t+n} + \\gamma^n V(S_{t+n})$ $\\dots$ $n=\\infty$ $G^{(\\infty)}\\_t=R\\_{t+1}+\\gamma R_{t+2} + \\dots + \\gamma^{T-t-1}R_T + \\gamma^{T-t}V(S_T)$ MC estimation 从而，$n$步的TD-Learning将采用下面的式子更新状态价值函数\n$$V(S_t)\\leftarrow V(S_t) + \\alpha(G^{(n)}_t-V(S_t))$$ 这显然存在一个问题，即$n$使用哪一个值，一个简单的做法是对所有可能的$n$进行加权求和得到所有回报的加权求和值，称作$\\lambda$-回报：$G^\\lambda_t=(1-\\lambda)\\sum_{n=1}^\\infty\\lambda^{n-1}G_t^{(n)}$，采用这种回报用于更新的记作$\\text{TD}(\\lambda)$，原始版本等价于$\\text{TD}(0)$。$G_t^\\lambda$中乘上的$(1-\\lambda)$系数主要用于归一化，因为$1+\\lambda+\\lambda^2+\\dots=1/(1-\\lambda)$。\n7. 策略梯度算法（Policy Gradient） 上述介绍的方法都是通过学习状态/动作价值函数然后选择最优动作不断迭代。策略梯度方法直接学习策略函数本身$\\pi_\\theta(a\\vert s)$，其中$\\theta$为可学习参数。梯度策略的目的是最大化在这个策略在环境中的期望回报，目标函数定义为\n$$J(\\theta)=\\mathbb E_{s_0}[V_{\\pi_\\theta}(s_0)]$$ 其中$s_0$表示初始状态，通过将目标函数对策略中参数$\\theta$求导，并使用梯度上升法最大化目标函数，从而得到最优策略。\n7.1 状态访问分布 在求解目标函数对$\\theta$的梯度前，先介绍一个状态访问分布。在MDP中定义初始状态分布为$v_0(s)$，定义$P_t^\\pi(s)$表示采取策略$\\pi$使得智能体在$t$时刻状态为$s$的概率，所以有$P^\\pi_0(s)=v_0(s)$，然后定义一个策略的状态访问分布（state visitation distribution）：\n$$v_\\pi(s)=(1-\\gamma)\\sum_{t=0}^\\infty\\gamma^tP^\\pi_t(s)$$ 其中$1-\\gamma$为使得概率和为1的归一化因子，$v_{\\pi}(s)$可以理解成一个MDP稳定后的状态概率分布。\n7.2 策略梯度推导 $J(\\theta)$对$\\theta$的梯度有以下公式\n$$\\begin{align*} \\nabla_\\theta J(\\theta)\u0026\\propto\\sum_{s\\in\\mathcal S}v_{\\pi_\\theta}(s)\\sum_{a\\in\\mathcal A}Q_{\\pi_\\theta}(s,a)\\nabla_\\theta\\pi_\\theta(a\\vert s)\\\\ \u0026=\\sum_{s\\in\\mathcal S}v_{\\pi_\\theta}(s)\\sum_{a\\in\\mathcal A}\\pi_\\theta(a\\vert s)Q_{\\pi_\\theta}(s,a)\\frac{\\nabla_\\theta\\pi_{\\theta}(a\\vert s)}{\\pi_\\theta(a\\vert s)}\\\\ \u0026=\\mathbb E_{\\pi_\\theta}[Q_{\\pi_\\theta}(s,a)\\nabla_\\theta\\ln\\pi_\\theta(a\\vert s)] \\end{align*}$$ 先从状态价值函数推导开始：\n$$ \\begin{align*} \\nabla_\\theta V_{\\pi_\\theta}(s)\u0026=\\nabla_\\theta(\\sum_{a\\in\\mathcal A}\\pi_\\theta(a\\vert s)Q_{\\pi_\\theta}(s,a))\\\\ \u0026=\\sum_{a\\in\\mathcal A}(\\nabla_\\theta\\pi_\\theta(a\\vert s)Q_{\\pi_\\theta}(s,a) + \\pi_\\theta(a\\vert s)\\nabla_\\theta Q_{\\pi_\\theta}(s,a))\\\\ \u0026=\\sum_{a\\in\\mathcal A}(\\nabla_\\theta\\pi_\\theta(a\\vert s)Q_{\\pi_\\theta}(s,a) + \\pi_\\theta(a\\vert s)\\nabla_\\theta\\sum_{s^\\prime,r}P(s^\\prime,r\\vert s,a)(r+\\gamma V_{\\pi_\\theta}(s^\\prime)))\\\\ \u0026=\\sum_{a\\in\\mathcal A}(\\nabla_\\theta\\pi_\\theta(a\\vert s)Q_{\\pi_\\theta}(s,a) + \\gamma\\pi_\\theta(a\\vert s)\\sum_{s^\\prime,r}P(s^\\prime,r\\vert s,a)\\nabla_\\theta V_{\\pi_\\theta}(s^\\prime))\\\\ \u0026=\\sum_{a\\in\\mathcal A}(\\nabla_\\theta\\pi_\\theta(a\\vert s)Q_{\\pi_\\theta}(s,a) + \\gamma\\pi_\\theta(a\\vert s)\\sum_{s^\\prime}P(s^\\prime\\vert s,a)\\nabla_\\theta V_{\\pi_\\theta}(s^\\prime)) \\end{align*} $$ 为了简化表示，定义$\\phi(s)=\\sum_{a\\in\\mathcal A}\\nabla_\\theta\\pi_\\theta(a\\vert s)Q_{\\pi_\\theta}(s,a)$，定义$d_{\\pi_\\theta}(s\\rightarrow x,k)$表示策略$\\pi_\\theta$从状态$s$出发$k$步后到达状态$x$的概率。\n$$\\begin{align*} \\nabla_\\theta V_{\\pi_\\theta}(s)\u0026=\\phi(s)+\\gamma\\sum_{a\\in\\mathcal A}\\pi_\\theta(a\\vert s)\\sum_{s^\\prime}P(s^\\prime\\vert s,a)\\nabla_\\theta V_{\\pi_\\theta}(s^\\prime)\\\\ \u0026=\\phi(s) + \\gamma\\sum_{s^\\prime}\\nabla_\\theta V_{\\pi_\\theta}(s^\\prime)\\sum_{a}\\pi_\\theta(a\\vert s)P(s^\\prime\\vert s,a)\\\\ \u0026=\\phi(s) + \\gamma\\sum_{s^\\prime}d_{\\pi_\\theta}(s\\rightarrow s^\\prime,1)\\nabla_\\theta V_{\\pi_\\theta}(s^\\prime)\\\\ \u0026=\\phi(s) + \\gamma\\sum_{s^\\prime}d_{\\pi_\\theta}(s\\rightarrow s^\\prime,1)[\\phi(s^\\prime) + \\gamma\\sum_{s^{\\prime\\prime}}d_{\\pi_\\theta}(s^\\prime\\rightarrow s^{\\prime\\prime},1)\\nabla_\\theta V_{\\pi_\\theta}(s^{\\prime\\prime})]\\\\ \u0026=\\phi(s) + \\gamma\\sum_{s^\\prime}d_{\\pi_\\theta}(s\\rightarrow s^\\prime,1)\\phi(s^\\prime) + \\gamma^2\\sum_{s^{\\prime\\prime}}d_{\\pi_\\theta}(s\\rightarrow s^{\\prime\\prime},2)\\nabla_\\theta V_{\\pi_\\theta}(s^{\\prime\\prime})\\\\ \u0026=\\phi(s) + \\gamma\\sum_{s^\\prime}d_{\\pi_\\theta}(s\\rightarrow s^{\\prime},1)\\phi(s^\\prime) + \\gamma^2\\sum_{s^{\\prime\\prime}}d_{\\pi_\\theta}(s^\\prime\\rightarrow s^{\\prime\\prime}, 2)\\phi(s^{\\prime\\prime}) + \\gamma^3\\sum_{s^{\\prime\\prime\\prime}}d_{\\pi_\\theta}(s\\rightarrow s^{\\prime\\prime\\prime}, 3)\\nabla_\\theta V_{\\pi_\\theta}(s^{\\prime\\prime\\prime})\\\\ \u0026=\\dots\\\\ \u0026=\\sum_{k=0}^\\infty\\sum_{x\\in\\mathcal S}\\gamma^k d_{\\pi_\\theta}(s\\rightarrow x,k)\\phi(x) \\end{align*}$$ 定义$\\eta (s)=\\mathbb E_{s_0}[\\sum_{k=0}^\\infty\\gamma^kd_{\\pi_\\theta}(s_0\\rightarrow s,k)]=\\frac{1}{1-\\gamma}v_{\\pi_\\theta}(s)$，有\n$$\\begin{align*} \\nabla_\\theta J(\\theta)\u0026=\\nabla_\\theta\\mathbb E_{s_0}[V_{\\pi_\\theta}(s_0)]\\\\ \u0026=\\mathbb E_{s_0}[\\sum_s\\sum_{k=0}^\\infty\\gamma^kd_{\\pi_\\theta}(s_0\\rightarrow s,k)\\phi(s)]\\\\ \u0026=\\sum_s\\mathbb E_{s_0}[\\sum_{k=0}^\\infty\\gamma^k d_{\\pi_\\theta}(s_0\\rightarrow s,k)]\\phi(s)\\\\ \u0026=\\sum_s\\eta(s)\\phi(s)\\\\ \u0026=(\\sum_s\\eta(s))\\sum_s\\frac{\\eta(s)}{\\sum_s\\eta(s)}\\phi(s)\\\\ \u0026\\propto\\sum_s\\frac{\\eta(s)}{\\sum_s\\eta(s)}\\phi(s)\\\\ \u0026=\\sum_s v_{\\pi_\\theta}(s)\\sum_{a\\in\\mathcal A}Q_{\\pi_\\theta}(s,a)\\nabla_\\theta\\pi_\\theta(a\\vert s)\\\\ \u0026=\\mathbb E_{\\pi_\\theta}[Q_{\\pi_\\theta}(s,a)\\nabla_\\theta\\ln\\pi_\\theta(a\\vert s)] \\end{align*}$$ 至此，证明完毕。\n7.3 REINFORCE算法 REINFORCE，也被称为蒙特卡洛策略梯度：\n1.$\\ $随机初始化策略参数$\\theta$\n2.$\\ $用当前策略$\\pi_\\theta$生成一个episode $S_1,A_1, R_2,S_2,A_2,\\dots,S_T$\n3.$\\ $$\\text{For } t=1, 2, \\dots, T:$\n$\\quad$1.$\\ $估计当前时刻$t$到时刻$T$的回报$G_t$\n$\\quad$2.$\\ \\theta\\leftarrow \\theta + \\alpha\\gamma^t G_t\\nabla_\\theta\\ln\\pi_\\theta(A_t\\vert S_t)$\n7.4 Actor-Critic算法 前面DQN为基于值函数的方法，REINFORCE为基于策略的方法，如果价值函数和策略同时被学习，那就是Actor-Critic算法。\nCritic：会给价值函数添加可学习参数$\\omega$，根据不同算法可以是学习动作价值函数$Q_\\omega(a,s)$或者是状态价值函数$V_\\omega(s)$。Critic更新价值函数参数$\\omega$ Actor：受Critic方向指导，更新策略参数$\\theta$ 1.$\\ $ 随机初始化状态$s$，价值函数参数$\\omega$，策略函数参数$\\theta$；并根据当前策略采样一个动作$a\\sim\\pi_\\theta(a\\vert s)$\n2.$\\ \\text{For }t=1,\\dots,T:$\n$\\quad$ 1.$\\ $采样当前时刻奖励$r_t\\sim R(s,a)$以及下一时刻状态$s^\\prime\\sim P(s^\\prime\\vert s,a)$\n$\\quad$ 2.$\\ $采样下一时刻动作$a^\\prime\\sim\\pi_\\theta(a^\\prime\\vert s^\\prime)$\n$\\quad$ 3.$\\ $更新策略参数：$\\theta\\leftarrow\\theta+\\alpha_\\theta Q_\\omega(s,a)\\nabla_\\theta\\ln\\pi_\\theta(a\\vert s)$\n$\\quad$ 4.$\\ $计算当时刻$t$的动作价值修正值：\n$\\quad\\quad$ $G_{t:t+1}=r_t + \\gamma Q_\\omega(s^\\prime,a^\\prime) - Q_\\omega(s,a)$\n$\\quad\\quad$ 使用修正值来更新价值函数参数：\n$\\quad\\quad$ $\\omega\\leftarrow\\omega + \\alpha_\\omega G_{t:t+1}\\nabla_\\omega Q_\\omega(s,a)$\n$\\quad$ 5.$\\ $更新当前时刻动作和状态：$a\\leftarrow a^\\prime,s\\leftarrow s^\\prime$\n其中$\\alpha_\\theta$和$\\alpha_\\omega$分别是策略函数参数、价值函数参数的学习率。Step2.4中关于价值函数参数更新这里，基于时序差分中的更新算法设计的损失函数：\n$$\\mathcal L(\\omega)=\\frac{1}{2}(r_t + \\gamma Q_\\omega(s^\\prime,a^\\prime) - Q_\\omega(s,a))^2$$ 与DQN中一类，采取类似目标网络的方法，将上式中$r_t + \\gamma Q_\\omega(s^\\prime,a^\\prime)$作为时序差分目标，不会产生梯度来更新价值函数，因此价值函数的梯度为:\n$$\\begin{align*} \\nabla_\\omega\\mathcal L(\\omega)\u0026=-(r_t + \\gamma Q_\\omega(s^\\prime,a^\\prime) - Q_\\omega(s,a))\\nabla_\\omega Q_\\omega(s,a)\\\\ \u0026=-G_{t:t+1}\\nabla_\\omega Q_\\omega(s,a) \\end{align*}$$ 注意在更新策略函数参数时用的是正向传播，更新价值函数参数时用的是反向传播。\n7.5 TRPO算法（Trust Region Policy Optimization） 在策略梯度算法中存在一个缺点，即使用梯度更新的方法优化策略参数，存在由于学习步长太长导致策略突然变差，进而影响训练效果的问题。对于该问题，TRPO给出的解决方案是：在参数更新时考虑找到一块信任区域（trust region），在该区域上进行策略参数更新能够保证策略性能单调优化。\n假设当前策略$\\pi_\\theta$，考虑如何借助当前$\\theta$找到一个更优的参数$\\theta^\\prime$，使得$J(\\theta^\\prime)\\ge J(\\theta)$，由于初始状态$s_0$的分布与策略无关，因此$J(\\theta)$可以写成对新策略$\\pi_{\\theta^\\prime}$的期望（理解上就是新策略的期望能覆盖所有可能的状态轨迹）：\n$$ \\begin{align*} J(\\theta)\u0026=\\mathbb E_{s_0}[V_{\\pi_{\\theta}}(s_0)]\\\\ \u0026=\\mathbb E_{\\pi_{\\theta^\\prime}}\\left[\\sum_{t=0}^\\infty \\gamma^t V_{\\pi_\\theta}(s_t)-\\sum_{t=1}^\\infty\\gamma^t V_{\\pi_\\theta}(s_t)\\right]\\\\ \u0026=-\\mathbb E_{\\pi_{\\theta^\\prime}}\\left[\\sum_{t=0}^\\infty\\gamma^t(\\gamma V_{\\pi_\\theta}(s_{t+1})-V_{\\pi_\\theta}(s_t))\\right] \\end{align*} $$ 基于上述等式：\n$$ \\begin{align*} J(\\theta^\\prime)-J(\\theta)\u0026=\\mathbb E_{s_0}[V_{\\pi_{\\theta^\\prime}}(s_0)]-\\mathbb E_{s_0}[V_{\\pi_\\theta}(s_0)]\\\\ \u0026=\\mathbb E_{\\pi_{\\theta^\\prime}}\\left[\\sum_{t=1}^\\infty\\gamma^t r(s_t,a_t)]+\\mathbb E_{\\pi_{\\theta^\\prime}}[\\sum_{t=1}^\\infty\\gamma^t(\\gamma V_{\\pi_\\theta}(s_{t+1})-V_{\\pi_\\theta}(s_t))\\right]\\\\ \u0026=\\mathbb E_{\\pi_\\theta^\\prime}\\left[\\sum_{t=0}^\\infty\\gamma^t[r(s_t,a_t)+\\gamma V_{\\pi_\\theta}(s_{t+1})-V_{\\pi_\\theta}(s_t)]\\right] \\end{align*} $$ 定义优势函数$A_{\\pi_\\theta}(s_t,a_t)=r(s_t,a_t)+\\gamma V_{\\pi_\\theta}(s_{t+1})-V_{\\pi_\\theta}(s_t)$:\n$$ \\begin{align*} J(\\theta^\\prime)-J(\\theta)\u0026=\\mathbb E_{\\pi_\\theta^\\prime}\\left[\\sum_{t=0}^\\infty\\gamma^t A_{\\pi_\\theta}(s_t,a_t)\\right]\\\\ \u0026=\\sum_{t=0}^\\infty\\gamma^t\\mathbb E_{s_t\\sim P_t^{\\pi_{\\theta^\\prime}}}\\mathbb E_{a_t\\sim\\pi_{\\theta^\\prime}(\\cdot\\vert s_t)}[A_{\\pi_\\theta}(s_t,a_t)]\\\\ \u0026=\\frac{1}{1-\\gamma}\\mathbb E_{s\\sim\\mathcal v_{\\pi_\\theta^\\prime}}\\mathbb E_{a\\sim\\pi_{\\theta^\\prime}(\\cdot\\vert s)}[A_{\\pi_\\theta}(s,a)] \\end{align*} $$ 最后用到了状态访问分布：$\\mathcal v_{\\pi}(s)=(1-\\gamma)\\sum_{t=0}^{\\infty}\\gamma^t P_t^\\pi(s)$，因此新策略只需满足$\\mathbb E_{s\\sim\\mathcal v_{\\pi_\\theta^\\prime}}\\mathbb E_{a\\sim\\pi_{\\theta^\\prime}(\\cdot\\vert s)}[A_{\\pi_\\theta}(s,a)]\\ge 0$，就能保证$J(\\theta^\\prime)\\ge J(\\theta)$。\n直接求解比较困难，因为$\\pi_{\\theta^\\prime}$是需要求解的策略，但又需要用它收集样本。对此TRPO做了一步近似操作，对状态访问分布进行处理，具体而言，忽略新旧策略之间状态访问分布的变化，直接采用旧的策略$\\pi_\\theta$的状态分布，定义：\n$$ L_\\theta(\\theta^\\prime)=J(\\theta) + \\frac{1}{1-\\gamma}\\mathbb E_{s\\sim\\mathcal v_{\\pi_\\theta}}\\mathbb E_{a\\sim\\pi_{\\theta^\\prime}(\\cdot\\vert s)}[A_{\\pi_\\theta}(s,a)] $$ 接着，用重要性采样对动作分布进行处理：\n$$ L_\\theta(\\theta^\\prime)=J(\\theta)+\\mathbb E_{s\\sim\\mathcal v_{\\pi_\\theta}}\\mathbb E_{a\\sim\\pi_\\theta(\\cdot\\vert s)}\\left[\\frac{\\pi_{\\theta^\\prime}(a\\vert s)}{\\pi_\\theta(a\\vert s)}A_{\\pi_\\theta}(s,a)\\right] $$ 这样可以基于旧策略$\\pi_\\theta$采样的数据来估计优化新策略，为了保证新旧策略足够相似，TRPO使用Kullback-Leibler（KL）散度来衡量策略之间的距离，给出整体优化式（$\\theta_k$代表前面的$\\theta$，表示$k$次迭代后的策略）：\n$$ \\max_{\\theta^\\prime} L_\\theta(\\theta^\\prime)\\quad s.t.\\ \\mathbb E_{s\\sim\\mathcal v_{\\pi_{\\theta_k}}}[D_{KL}(\\pi_{\\pi_{\\theta_k}}(\\cdot\\vert s),\\pi_{\\theta^\\prime}(\\cdot\\vert s))]\\le \\delta $$ 即得到TRPO的优化目标：\n$$ % \\begin{align*} \\max_\\theta\\quad\\mathbb E_{s\\sim\\mathcal v_{\\pi_{\\theta_k}}}\\mathbb E_{a\\sim\\pi_{\\theta_k}(\\cdot\\vert s)}\\left[\\frac{\\pi_\\theta(a\\vert s)}{\\pi_{\\theta_k}(a\\vert s)}A_{\\pi_{\\theta_k}}(s,a)\\right]\\\\ s.t.\\quad \\mathbb E_{s\\sim\\mathcal v_{\\pi_{\\theta_k}}}\\left[D_{KL}(\\pi_{\\theta_k}(\\cdot\\vert s),\\pi_\\theta(\\cdot\\vert s))\\right]\\le\\delta % \\end{align*} $$ 7.6 PPO算法（Proximal Policy Optimization） PPO-惩罚（PPO-Penalty） 针对TRPO的优化目标函数，PPO-Penalty将KL散度的约束放进目标函数中，变成一个无约束优化问题，并在迭代过程中更新KL散度的系数：\n$$ \\arg\\max_\\theta\\ \\mathbb E_{s\\sim\\mathcal v_{\\pi_\\theta}}\\mathbb E_{a\\sim\\pi_{\\theta_k}(\\cdot\\vert s)}\\left[\\frac{\\pi_\\theta(a\\vert s)}{\\pi_{\\theta_k}(a\\vert s)}A_{\\pi_{\\theta_k}}(s,a)-\\beta D_{KL}[\\pi_{\\theta_k}(\\cdot\\vert s),\\pi_\\theta(\\cdot\\vert s)]\\right] $$ 令$d_k=D_{KL}^{\\mathcal v_{\\pi_{\\theta_k}}}(\\pi_{\\theta_k},\\pi_\\theta)$，$\\beta$的更新规则（其中$\\delta$为超参数）：\n$\\text{if }d_k\u003c\\delta/1.5,\\ \\text{then}\\ \\beta_{k+1}=\\beta_k/2$ $\\text{if }d_k\u003e\\delta/1.5,\\ \\text{then}\\ \\beta_{k+1}=\\beta_k\\times 2$ $\\text{else}\\ \\beta_{k+1}=\\beta_k$ PPO-截断（PPO-Clip） 另一种形式PPO-截断（PPO-Clip）在目标函数中加入限制，保证更新后参数与更新前参数差距在一定范围内：\n$$ \\arg\\max_\\theta \\mathbb{E}_{s \\sim \\mathcal v_{\\pi_{\\theta_k}}} \\mathbb{E}_{a \\sim \\pi_\\theta(\\cdot | s)} \\left[ \\min \\left( \\frac{\\pi_\\theta(a | s)}{\\pi_{\\theta_k}(a | s)} A_{\\pi_{\\theta_k}}(s, a), \\operatorname{clip} \\left( \\frac{\\pi_\\theta(a | s)}{\\pi_{\\theta_k}(a | s)}, 1 - \\epsilon, 1 + \\epsilon \\right) A_{\\pi_{\\theta_k}}(s, a) \\right) \\right] $$ References [1] Weng. “A (Long) Peek into Reinforcement Learning” lilianweng.github.io (2018).\n[2] Mocode. “【强化学习理论】贝尔曼最优方程公式推导 ” CSDN (2023).\n[3] 蘑菇书EasyRL. “马尔可夫决策过程” datawhalechina.github.io.\n[4] 手动学强化学习 “时序差分算法” hrl.boyuai.com\n[5] 手动学强化学习 “DQN 算法” hrl.boyuai.com\n[6] 手动学强化学习 “策略梯度算法” hrl.boyuai.com\n[7] 手动学强化学习 “TRPO算法” hrl.boyuai.com\n","permalink":"https://rslog.cc/posts/2024-11-21-reinforcement-learning/","summary":"\u003ch3 id=\"1-基本概念公式\"\u003e1. 基本概念，公式\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e策略$\\pi$，状态$s\\in\\mathcal S$，动作$a\\in\\mathcal A$，奖励$r\\in\\mathcal R$\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e转移函数$P$给出当采取行动$a$从状态$s$转移到$s^\\prime$，同时获得奖励$r$的概率\u003c/p\u003e","title":"强化学习笔记"},{"content":"本次使用的是多台8卡1080Ti服务器进行deepSpeed多机多卡实验。\nSupervised finetuning 首先在主节点克隆deepspeed-chat仓库。\n使用的主要环境：\n1 2 3 4 5 6 7 8 9 pip install torch==1.13.0 pip install datasets pip install sentencepiece pip install protobuf==3.20.3 pip install accelerate pip install deepspeed==0.10.0 pip install transformers==4.44.2 pip install tensorboard pip install numpy==1.26.4 deepspeed安装需要有nvcc，开始这些1080Ti服务器没有nvcc，所以先装了这个：\n1 2 sudo apt update sudo apt install nvidia-cuda-toolkit 之后先跑通单节点，我用的是step1_supervised_finetuning/training_scripts/opt/single_node/run_1.3b.sh，因为当时考虑1080Ti显存较小，不过后来发现原仓库里的bash脚本都差不多，就是改了模型路径。\n跑通单节点也花了不少时间，最开始是模型和数据集的问题，因为服务器本地连接不到hf，所以下载了opt-1.3b模型到主节点，数据集部分也无法访问hf，是从hf上下载了synthetic-instruct-gptj-pairwise数据集，两个文件保存在主节点：\n1 2 3 4 datasets └── synthetic-instruct-gptj-pairwise ├── dataset_infos.json └── train-00000-of-00001-1e5d57b93c448e7a.parquet 在dschat/utils/data/raw_datasets.py的数据集类PromptRawDataset上也做了对应修改:\n1 2 3 4 5 6 7 8 9 class PromptRawDataset(object): def __init__(self, output_path, seed, local_rank, dataset_name): self.output_path = output_path self.seed = seed self.local_rank = local_rank \u0026#39;\u0026#39;\u0026#39;原始数据的读取，这里根据自己数据集作相应修改\u0026#39;\u0026#39;\u0026#39; self.raw_datasets = load_dataset(\u0026#39;parquet\u0026#39;, data_files=dataset_name) ... 到这里，数据集模型以及环境都差不多了，在单节点上启动训练脚本，发现optimizer有报错，原因是原训练主函数使用的是FusedAdam，可能是g++环境匹配存在问题，这个最终没解决就没管了，直接把optimizer换成AdamW就跑通了。查了一下FusedAdam在需要大量计算资源的场景下有一定优势。\n单节点跑通之后就开始多节点训练，多节点训练首先每个节点需要安装pdsh工具：\n1 sudo apt install pdsh 其次多节点需要在deepspeed启动命令添加--hostfile参数以及配置NCCL参数，hostfile文件形式如下：\n1 2 3 1.2.3.4 slots=8 1.2.3.5 slots=8 ... 第一列是节点ip，第二列是该节点的gpu数量。NCCL参数配置如下：\n1 OPTIONS_NCCL=\u0026#34;NCCL_DEBUG=warn NCCL_SOCKET_IFNAME=enp59s0f0 NCCL_IB_GID_INDEX=3 NCCL_IB_HCA=mlx5_2:1,mlx5_2:1 NCCL_IB_SL=3 NCCL_CHECKS_DISABLE=1 NCCL_P2P_DISABLE=0 NCCL_LL_THRESHOLD=16384 NCCL_IB_CUDA_SUPPORT=1\u0026#34; 其中NCCL_SOCKET_IFNAME是服务器上可用的网络接口，可以通过ip addr show命令查看。\n然后对于每个子节点，都要配置相同的环境（见上）以及相同的代码路径结构，模型文件每个节点都要保存（这里我直接把deepspeed目录打包scp到各个节点了），数据集文件主需要存在主节点上即可。这里卡的比较久的地方是子节点训练环境的位置问题，起初我把训练环境都装在每个节点的一个conda虚拟环境里，主节点进入虚拟环境启动训练脚本，但是当通信到子节点的时候报错提示找不到相关环境：\n1 /usr/bin/python3: Error while finding module specification for \u0026#39;deepspeed.launcher.launch\u0026#39; (ModuleNotFoundError: No module named \u0026#39;deepspeed\u0026#39;) 问题在于这里通信到子节点不会访问对应conda虚拟环境，后来我在子节点conda base下装训练环境也还是不行。最后解决方法是得在linux默认环境下（不带base）把训练依赖装好，这下马上就跑通了。应该是有在conda下也能运行的方法，后续了解了再补充。\n最终的训练脚本：\n1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 #!/bin/bash # Copyright (c) Microsoft Corporation. # SPDX-License-Identifier: Apache-2.0 # DeepSpeed Team OUTPUT=$1 ZERO_STAGE=$2 if [ \u0026#34;$OUTPUT\u0026#34; == \u0026#34;\u0026#34; ]; then OUTPUT=./output fi if [ \u0026#34;$ZERO_STAGE\u0026#34; == \u0026#34;\u0026#34; ]; then ZERO_STAGE=3 fi mkdir -p $OUTPUT num_nodes=3 num_gpus=8 OPTIONS_NCCL=\u0026#34;NCCL_DEBUG=warn NCCL_SOCKET_IFNAME=enp59s0f0 NCCL_IB_GID_INDEX=3 NCCL_IB_HCA=mlx5_2:1,mlx5_2:1 NCCL_IB_SL=3 NCCL_CHECKS_DISABLE=1 NCCL_P2P_DISABLE=0 NCCL_LL_THRESHOLD=16384 NCCL_IB_CUDA_SUPPORT=1\u0026#34; model_name_or_path=/home/iaiustc/sft-rlhf/models/opt-1.3 data_output_path=/home/iaiustc/sft-rlhf/output/cache_dir/ds_chat batch_size=2 max_seq_len=512 learning_rate=9.65e-6 weight_decay=0. num_train_epochs=1 gradient_accumulation_steps=4 lr_scheduler_type=cosine num_warmup_steps=0 seed=1234 eval_interval=100 save_interval=100 print_interval=10 ARGS=\u0026#34; \\ --data_path /home/iaiustc/sft-rlhf/datasets/synthetic-instruct-gptj-pairwise/train-00000-of-00001-1e5d57b93c448e7a.parquet \\ --data_output_path ${data_output_path} \\ --data_split 2,4,4 \\ --model_name_or_path ${model_name_or_path} \\ --per_device_train_batch_size ${batch_size} \\ --per_device_eval_batch_size ${batch_size} \\ --max_seq_len ${max_seq_len} \\ --learning_rate ${learning_rate} \\ --weight_decay ${weight_decay} \\ --num_train_epochs ${num_train_epochs} \\ --gradient_accumulation_steps ${gradient_accumulation_steps} \\ --lr_scheduler_type ${lr_scheduler_type} \\ --num_warmup_steps ${num_warmup_steps} \\ --seed ${seed} \\ --zero_stage $ZERO_STAGE \\ --deepspeed \\ --enable_tensorboard \\ --tensorboard_path $OUTPUT \\ --output_dir $OUTPUT \\ --eval_interval ${eval_interval} --save_interval ${save_interval} --print_interval ${print_interval} \u0026#34; if [[ ${num_nodes} -gt 1 ]]; then # create hostfile if num_nodes \u0026gt; 1 python create_hostfile.py hostfile_arg=\u0026#34;--hostfile ./output/hostfile\u0026#34; else hostfile_arg=\u0026#34;\u0026#34; fi deepspeed --num_nodes ${num_nodes} --num_gpus ${num_gpus} \\ ${hostfile_arg} --master_port 12346 \\ main.py \u0026#34;$@\u0026#34; ${ARGS} 2\u0026gt;\u0026amp;1 | tee \u0026#34;${OUTPUT}/training2.log\u0026#34; 至此关于使用deepspeed进行多机多卡做sft训练就完成了，后续关于reward model以及rlhf的训练应该差不多，等实现完后更新。\nReward Model Reward Model本质上就是base model添加一个projction_head头得到的，projction_head头是把base model最后一层输出的hidden_states投影到1维上。因此在多机多卡的训练执行所需基本调整和Supervised Finetuning一样，这里主要记录一下RewardModel类的几个主要功能函数实现细节。\n1. forward函数 DeepSpeed-Chat/dschat/utils/model/reward_model.py\nforward函数用于RM训练计算训练损失以及训练chosen数据和rejected数据的平均得分，也是一种训练参考指标。RM训练损失函数\n$$ \\mathcal L_R=-\\mathbb E_{(x,y_w, y_l)\\sim\\mathcal D}[log\\ \\sigma(r_\\phi(x, y_w)-r_\\phi(x,y_l))] $$ 具体实现\n1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 class RewardModel(nn.Model): def __init__(self, ...): ... ... def forward(self, input_ids=None, ...): transformer_outputs = self.rwtransformer(...) # 输出最后一层特征 # hidden_states.shape (bs*2, max_seq_len, hidden_size)，数据是前一半为chosen部分，后一半为rejected部分 hidden_states = transformer_outputs[0] # rewards.shape: (bs*2, max_seq_len) rewards = self.v_head(hidden_states).squeeze(-1) bs = input_ids.shape[0] // 2 chosen_ids = input_ids[:bs] rejected_ids = input_ids[bs:] chosen_rewards = rewards[:bs] rejected_rewards = rewards[bs:] chosen_mean_scores = [] rejected_mean_scores = [] loss = 0. for i in range(bs): # (max_seq_len, ) chosen_id = chosen_ids[i] rejected_id = rejected_ids[i] # (bs, max_seq_len) chosen_reward = chosen_rewards[i] rejected_reward = rejected_rewards[i] # 得到chosen_id张量中元素为0的坐标，例如a = torch.tensor([1,2,3,0,0,0]),(a == 0).nonzero()为torch.tensor([[3],[4],[5]]);如果a = torch.tensor([[1,2,3,0,0,0]]), (a == 0).nonzero()为torch.tensor([[0,3],[0,4],[0,5]]) c_inds = (chosen_id == self.PAD_ID).nonzero() # c_ind为chosen_sentence的answer后的第一个pad_token的index，例如chosen_id=torch.tensor([1,2,3,0,0,0]) 那么c_ind=3 # num_padding_at_beginning这个参数主的出现主要由于opt系列模型在input前有一个固定数量（等于1）的padding token (\u0026lt;/s\u0026gt;，和bert有点像)，对于其他autoregression模型没有这种。源码用了opt模型因此这里num_padding_at_beginning设置为1 c_ind = c_inds[self.num_padding_at_beginning].item() if len(c_inds) \u0026gt; self.num_padding_at_beginning else seq_len check_divergence = (chosen_id != rejected_id).nonzero() # 如果当前chosen_sentence和rejected_sentence完全相同,这对数据只计算末位的损失(?) if len(check_divergence) == 0: end_ind = rejected_reward.size(-1) divergence_ind = end_ind - 1 r_ind = c_ind else: r_inds = (rejected_id == self.PAD_ID).nonzero() r_ind = r_inds[self.num_padding_at_beginning].item() if len(r_inds) \u0026gt; self.num_padding_at_beginning else seq_len # end_ind 为c_ind,r_ind两者大值，即计算损失的有效末尾index end_ind = max(c_ind, r_ind) # divergence_ind为chosen_sentence和reject_sentence两者answer的第一个token的index，即计算损失的有效起始index divergence_ind = check_divergence[0] assert divergence_ind \u0026gt; 0 c_truncated_reward = chosen_reward[divergence_ind:end_ind] r_truncated_reward = rejected_reward[divergence_ind:end_ind] # 这两个mean_scores只保留有效answer部分末尾的reward chosen_mean_scores.append(chosen_reward[c_ind - 1]) rejected_mean_scores.append(rejected_reward[r_ind - 1]) loss += -torch.nn.functional.logsigmoid(c_truncated_reward - r_truncated_reward).mean() loss = loss / bs # (bs, ) chosen_mean_scores = torch.stack(chosen_mean_scores) rejected_mean_scores = torch.stack(rejected_mean_scores) return { \u0026#34;loss\u0026#34;: loss, \u0026#34;chosen_mean_scores\u0026#34;: chosen_mean_scores, \u0026#34;rejected_mean_scores\u0026#34;: rejected_mean_scores, } 2. forward_value函数 DeepSpeed-Chat/dschat/utils/model/reward_model.py\nforward_value函数主要用于rlhf阶段reward model和critic model前向计算reward和value，因此这里的input_ids输入不再是chosen和rejected一半一半，而是基于prompt生成的sequence。具体实现\n1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 class RewardModel(nn.Model): def __init__(self, ...): ... ... def forward_value(self, input_ids, ...): transformer_outputs = self.rwtransformer(input_ids, ...) hidden_states = transformer_outputs[0] # (bs, max_seq_len) values = self.v_head(hidden_states).squeeze(-1) if return_value_only: return values else: assert prompt_length \u0026gt; 1, \u0026#34;prompt_length must be greater than 1 to help select the end score\u0026#34; bs = values.size(0) seq_len = input_ids.shape[1] chosen_end_scores = [] for i in range(bs): input_id = input_ids[i] value = values[i] # c_ind和forward中含义一样，也是有效answer后的第一个pad_token的index，这里之所以先去除prompt_length部分的id进行计算最后再加上prompt_length，主要因为在rlhf阶段，prompt数据集也是按batch从dataloader中获取，所以prompt中也存在padding（padding + true_prompt），所以这里是为了去除prompt中padding的干扰 c_inds = (input_id[prompt_length:] == self.PAD_ID).nonzero() c_ind = c_inds[0].item() + prompt_length if len(c_inds) \u0026gt; 0 else seq_len chosen_end_scores.append(value[c_ind - 1]) return { \u0026#34;values\u0026#34;: values, # (bs, max_seq_len) \u0026#34;chosen_end_scores\u0026#34;: torch.stack(chosen_end_scores), # (bs,) } RLHF RLHF阶段在代码跑通上与Supervised Finetuning和Reward Model训练的设置一致，前面跑通了，这一阶段基本改一下输入参数就可以直接跑，因此这里主要记录deepspeed关于rlhf部分的实现细节。主要函数均在在DeepSpeed-Chat/dschat/rlhf/ppo_trainer.py脚本的DeepSpeedPPOTrainer类中。\n1. _generate_sequence函数 _generate_sequence函数输入一个batch（bs）的prompts数据，生成一个seq_bs的sequence，这里面主要对生成answer的长度做了过滤，生成的sequence的answer部分长度小于等于1的数据会被扔掉，所以输出sequence的维度变为seq_bs。\n2. generate_experience函数 generate_experience函数用于生成经验数据，输入是一个batch（bs）的prompts数据，输出包括reference model的logprobs，actor model的logprobs，reward model的rewards，critic model的value，以及sequence的input_ids和attention_mask\n1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 def generate_experience(self, prompts, mask): # 所有4个模型进入eval模式 self.eval() seq = self._generate_sequence(prompts, mask, step) if seq is None: assert self.last_generated_experience is not None, f\u0026#39;Invalid generated experience at step={step}\u0026#39; prompts = self.last_generated_experience[\u0026#39;prompts\u0026#39;] seq = self.last_generated_experience[\u0026#39;seq\u0026#39;] else: self.last_generated_experience = {\u0026#39;prompts\u0026#39;: prompts, \u0026#39;seq\u0026#39;: seq} # actor model和critic model进入train模式 self.train() pad_token_id = self.tokenizer.pad_token_id attention_mask = seq.not_equal(pad_token_id).long() with torch.no_grad(): output = self.actor_model(seq, attention_mask=attention_mask) output_ref = self.ref_model(seq, attention_mask=attention_mask) reward_score = self.reward_model.forward_value(seq, attention_mask, prompt_length=self.prompt_length)[\u0026#39;chosen_end_scores\u0026#39;].detach() values = self.critic_model.forward_value(seq, attention_mask, return_value_only=True).detach()[:, :-1] logits = output.logits logits_ref = output_ref.logits return { \u0026#39;prompt\u0026#39;: prompts, # (bs, max_prompt_len) \u0026#39;logprobs\u0026#39;: gather_log_probs(logits[:, :-1, :], seq[:, 1:]), # (seq_bs, max_seq_len - 1) \u0026#39;ref_logprobs\u0026#39;: gather_log_probs(logits_ref[:, :-1, :], seq[:, 1:]), # (seq_bs, max_seq_len - 1) \u0026#39;value\u0026#39;: values, # (seq_bs, max_seq_len - 1) \u0026#39;rewards\u0026#39;: reward_score, # (seq_bs, ) \u0026#39;input_ids\u0026#39;: seq, # (seq_bs, max_seq_len - 1) \u0026#39;attention_mask\u0026#39;: attention_mask # (seq_bs, max_seq_len) } 3. compute_rewards函数 首先介绍rlhf中的reward计算公式\n$$ r_{KL}=r(x,y)-\\beta log\\frac{\\pi^{RL}_{old}(y|x)}{\\pi^{SFT}(y|x)} $$ 具体代码实现\n1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 def compute_rewards(self, prompts, log_probs, ref_log_probs, reward_score, action_mask): kl_divergence_estimate = -self.kl_ctl * (log_probs - ref_log_probs) rewards = kl_divergence_estimate # (bs, max_seq_len - 1) start = prompts.shape[1] - 1 # ends为batch中各个数据的最后一个有效token的index，是一个数组 # 这里分开prompt部分单独计算也是由于prompts中存在padding ends = start + action_mask[:, start:].sum(1) + 1 # RM得到的奖励值限定在一定范围 reward_clip = torch.clamp(reward_score, -self.clip_reward_value, self.clip_reward_value) batch_size = log_probs.shape[0] for j in range(batch_size): rewards[j, start:end[j]][-1] += reward_clip[j] return rewards # (bs, max_seq_len - 1) 4. actor_loss_fn函数 在一个ppo_batch中，actor损失计算公式\n$$ pg\\_loss=E_{\\tau\\sim\\pi_{old}^{RL}}E_{(s_t,a_t)\\sim\\tau}[max(-\\hat A_t\\cdot\\frac{p_{new}^{RL}(a_t|s_t)}{p_{old}^{RL}(a_t|s_t)},-\\hat A_t\\cdot clip(\\frac{p_{new}^{RL}(a_t|s_t)}{p_{old}^{RL}(a_t|s_t)},1-\\epsilon,1+\\epsilon))] $$ 其中$\\tau$指的仅是“answer”部分内容，不包括“prompt”部分。\n1 2 3 4 5 6 7 8 9 def actor_loss_fn(self, logprobs, old_logprobs, advantages, mask): # policy gradient loss # 重要性采样权重计算 ratio = exp(log(new) - log(old)) log_ratio = (logprobs - old_logprobs) * mask ratio = torch.exp(log_ratio) pg_loss1 = -advantages * ratio pg_loss2 = -advantages * torch.clamp(ratio, 1.0 - self.cliprange, 1.0 + self.cliprange) pg_loss = torch.sum(torch.max(pg_loss1, pg_loss2) * mask) / mask.sum() return pg_loss 5. critic_loss_fn函数 在一个ppo_batch中，critic的损失计算公式：1）裁剪新价值估计$V_{new}$，使其不至于太偏离采集经验时的旧价值估计，使得经验回放仍能有效：\n$$ V_{clip}=clip(V_{new}, V_{old}-\\phi,V_{old}+\\phi) $$ 2）critic拟合回报R： $$ vf\\_loss=\\frac{1}{2}\\cdot E_{\\tau\\sim\\pi_{old}^{RL}}E_{s_t\\sim\\tau}[max((V_{new}(s_t)-R_t)^2, (V_{clip}(s_t)-R_t)^2)] $$ 其中$\\tau$指的仅是“answer”部分内容，不包括“prompt”部分。\n1 2 3 4 5 6 7 def critic_loss_fn(self, values, old_values, returns, mask): # value loss values_clipped = torch.clamp(values, old_values - self.cliprange_value, old_values + self.cliprange_value) vf_loss1 = (values - returns) ** 2 vf_loss2 = (values_clipped - returns) ** 2 vf_loss = 0.5 * torch.sum(torch.max(vf_loss1, vf_loss2) * mask) / mask.sum() return vf_loss 6. get_advantages_and_returns函数 优势advantages的计算，包括本框架在内的多数框架的advantages实现并非纯粹TD-error，而是在TD-error基础上结合MC方法，即GAE（广义优势估计）。具体来说，对于全长尾T的轨迹来说，其某个时间步t的优势为（$\\lambda=1$时，advantage完全使用MC方法；$\\lambda=0$时，advantage完全使用TD-error方法）：\n$$ \\hat A_t=\\delta_t+(\\gamma\\lambda)\\delta_{t+1}+(\\gamma\\lambda)^2\\delta_{t+2}+\\dots+(\\gamma\\lambda)^{T-t+1}\\delta_{T-1}\\\\ where\\ \\delta_t=r_{KL,t}+\\gamma\\cdot V_{old}(s_{t+1})-V_{old}(s_t) $$ 回报returns的计算，returns就是奖励reward的累计，对于全长为T的轨迹来说，其到达某个时间步$t$时的回报为： $$ R_t=\\hat A_t+V_t $$ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 def get_advantages_and_returns(self, values, rewards, start): lastgaelam = 0 advantages_reversed = [] length = rewards.size(-1) # 反向遍历各个时间步的优势advantage for t in reversed(range(start, length)): # 获取下个时间步的价值估计V_{old}(s_{t+1}) nextvalues = values[:, t + 1] if t \u0026lt; length - 1 else 0.0 # 计算单步TD-error delta = rewards[:, t] + self.gamma * nextvalues - values[:, t] # 累计优势 lastgaelam = delta + self.gamma * self.lam * lastgaelam # 存储各个时间步的优势 advantages_reversed.append(lastgaelam) # 对逆序的优势列表进行正序处理，得到正常时间步排列的优势 advantages = torch.stack(advantages_reversed[::-1], dim=1) # (seq_bs, max_seq_len - 1 - start) # return_t = adv_t + v(s_t) # 通过优势计算得到回报 returns = advantages + values[:, start:] # (bs, max_seq_len - 1 - start) return advantages.detach(), returns 7. train_rlhf函数 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 def train_rlhf(self, inputs): # inputs为一个ppo_batch的generate_experience函数返回值 prompts = inputs[\u0026#39;prompts\u0026#39;] log_probs = inputs[\u0026#39;logprobs\u0026#39;] ref_log_probs = inputs[\u0026#39;ref_logprobs\u0026#39;] reward_score = inputs[\u0026#39;rewards\u0026#39;] values = inputs[\u0026#39;value\u0026#39;] attention_mask = inputs[\u0026#39;attention_mask\u0026#39;] seq = inputs[\u0026#39;input_ids\u0026#39;] start = prompts.size()[-1] - 1 # max_prompt_len - 1 action_mask = attention_mask[:, 1:] # (ppo_bs, max_seq_len - 1) # 利用经验池中旧的logprobs, ref_logprobs以及reward_score计算KL-reward，并利用KL-reward和旧的values计算advantages和returns old_values = values # (ppo_bs, max_seq_len - 1) with torch.no_grad(): # old_rewards (ppo_bs, max_seq_len - 1) old_rewards = self.compute_rewards(prompts, log_probs, ref_log_probs, reward_score, action_mask) ends = start + action_mask[:, start:].sum(1) + 1 # 将reward和value中padding部分的值置零不然advantage和return计算会出错 for i in range(old_rewards.shape[0]): old_rewards[i, ends[i]:] = 0 old_values[i, end[i]:] = 0 # advantages (ppo_bs, max_seq_len - max_prompt_len) # returns (ppo_bs, max_seq_len - max_prompt_len) advantages, returns = self.get_advantages_and_returns(old_values, old_rewards, start) batch = {\u0026#39;input_ids\u0026#39;: seq, \u0026#39;attention_mask\u0026#39;: attention_mask} # 利用当前最新actor model计算最新logprob，计算actor_loss并更新actor model参数 actor_prob = self.actor_model(**batch, use_cache=False).logits actor_log_prob = gather_log_probs(actor_prob[:, :-1, :], seq[:, 1:]) actor_loss = self.actor_loss_fn(actor_log_prob[:, start:], log_probs[:, start:], advantages, action_mask[:, start:]) self.actor_model.backward(actor_loss) self.actor_model.step() # 利用当前最新critic model计算最新value，计算critic_loss并更新critic model参数，完成一个ppo batch数据的训练 value = self.critic_model.forward_value(**batch, return_value_only=True, use_cache=False)[:, :-1] critic_loss = self.critic_loss_fn(value[:, start:], old_values[:, start:], returns, action_mask[:, start:]) self.critic_model.backward(critic_loss) self.critic_model.step() return actor_loss, critic_loss PPO训练数据管理-MiniDataset /DeepSpeed-Chat/dschat/utils/data/data_utils.py\nMiniDataset是一个进一步划分ppo训练时数据的一个类\n1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 class MiniDataset: def __init__(self, max_size, small_batch_size): # max_size为进行划分ppo训练数据时的normal batch容量，比如max_size=2，batch=4则意味着当dataset中含有两个batch（8条数据）时，开始划分ppo batch。 # small_batch_size为ppo训练时的batch大小，即ppo_batch self.dataset = [] self.max_size = max_size self.small_batch_size = small_batch_size def seperate(self): # 当self.dataset长度达到max_size时，开始划分ppo_batch # 假设max_size=2, small_batch_size=3, normal batch_size=4 # 划分前self.dataset=[[d0,d1,d2,d3], [d4,d5,d6,d7]]，划分后的small_dataset应该为[[d0,d1,d2], [d3], [d4,d5,d5], [d7]] small_dataset = [] for large_batch in self.dataset: if type(large_batch) == list or type(large_batch) == tuple: # large_size即normal batch size large_size = len(large_batch[0]) elif type(large_batch) == dict: large_size = len(large_batch[list(large_batch.keys())[0]]) else: large_size = len(large_batch) for i in range(0, large_size, self.small_batch_size): if type(large_batch) == list or type(large_batch) == tuple: small_dataset.append([x[i:i + self.small_batch_size] for x in large_batch]) elif type(large_batch) == dict: small_dataset.append({k: v[i:i + self.small_batch_size] for k, v in large_batch.items()}) else: small_dataset.append(large_batch[i: i + self.small_batch_size]) self.free() return small_dataset def add(self, data): if len(self.dataset) \u0026lt; self.max_size: self.dataset.append(data) if len(self.dataset) == self.max_size: return self.seperate() else: return None else: raise ValueError(\u0026#39;xx\u0026#39;) def free(self): self.dataset = [] main.py中训练主循环 DeepSpeed-Chat/training/step3_rlhf_finetuning/main.py\n不考虑unsupervised数据，记录rlhf训练主函数循环流程\n1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 exp_mini_dataset = MiniDataset(args.generation_batches, args.per_device_training_batch_size) for epoch in range(args.num_train_epochs): for step, batch_prompt in enumerate(prompt_train_dataloader): batch_prompt = to_device(batch_prompt, device) # 计算当前batch prompt的经验数据 out = trainer.generate_experience(batch_prompt[\u0026#39;prompt\u0026#39;], batch_prompt[\u0026#39;prompt_att_mask\u0026#39;], step) # 添加当前批经验数据，达到args.generation_batches时划分成ppo_batch数据进行训练，否则继续添加 exp_dataset = exp_mini_dataset.add(out) if exp_dataset is not None: inner_iter = 0 actor_loss_sum, critic_loss_sum = 0, 0 average_reward = 0 if ppo_ep in range(args.ppo_epochs): for i, exp_data in enumerate(exp_dataset): actor_loss, critic_loss = trainer.train_rlhf(exp_data) actor_loss_sum += actor_loss.item() critic_loss_sum += critic_loss.item() average_reward += exp_data[\u0026#39;rewards\u0026#39;].mean() inner_iter += 1 random.shuffle(exp_dataset) print_rank_0(f\u0026#34;{epoch} | {step} | {ppo_ep+1} | {actor_loss_sum / inner_iter} | {critic_loss_sum / inner_iter}\u0026#34;) 总结就是每args.generation_batches个batch数据使用当前{actor, ref, critic, reward}模型生成一批经验数据，这批经验数据构建ppo_batch训练数据开始进行args.ppo_epochs轮训练，期间每个ppo_epoch的每个inner_iter对{actor, critic}模型做一步参数更新，每次完成当前经验数据全部ppo_epochs训练后打印平均{actor_loss, critic_loss, average_reward}。直到训练完prompt_dataloader中的prompt数据结束一个大epoch，基于此循环args.num_train_epochs次。\nReferences [1] InstructGPT高效实践——【DeepSpeed-Chat】源码详解(2/3)：Supervised Finetuning、Reward Model Finetuning\n[2] InstructGPT高效实践——【DeepSpeed-Chat】源码详解(3/3)：RLHF Finetuning\n","permalink":"https://rslog.cc/posts/2024-10-30-deepspeed/","summary":"\u003cp\u003e本次使用的是多台8卡1080Ti服务器进行deepSpeed多机多卡实验。\u003c/p\u003e\n\u003ch3 id=\"supervised-finetuning\"\u003eSupervised finetuning\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e首先在主节点克隆\u003ca href=\"https://github.com/microsoft/DeepSpeedExamples\" class=\"entityLink\"\u003edeepspeed-chat\u003c/a\u003e仓库。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e使用的主要环境：\u003c/p\u003e\n\u003cdiv class=\"highlight\"\u003e\u003cdiv class=\"chroma\"\u003e\n\u003ctable class=\"lntable\"\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd class=\"lntd\"\u003e\n\u003cpre tabindex=\"0\" class=\"chroma\"\u003e\u003ccode\u003e\u003cspan class=\"lnt\"\u003e1\n\u003c/span\u003e\u003cspan class=\"lnt\"\u003e2\n\u003c/span\u003e\u003cspan class=\"lnt\"\u003e3\n\u003c/span\u003e\u003cspan class=\"lnt\"\u003e4\n\u003c/span\u003e\u003cspan class=\"lnt\"\u003e5\n\u003c/span\u003e\u003cspan class=\"lnt\"\u003e6\n\u003c/span\u003e\u003cspan class=\"lnt\"\u003e7\n\u003c/span\u003e\u003cspan class=\"lnt\"\u003e8\n\u003c/span\u003e\u003cspan class=\"lnt\"\u003e9\n\u003c/span\u003e\u003c/code\u003e\u003c/pre\u003e\u003c/td\u003e\n\u003ctd class=\"lntd\"\u003e\n\u003cpre tabindex=\"0\" class=\"chroma\"\u003e\u003ccode class=\"language-shell\" data-lang=\"shell\"\u003e\u003cspan class=\"line\"\u003e\u003cspan class=\"cl\"\u003epip install \u003cspan class=\"nv\"\u003etorch\u003c/span\u003e\u003cspan class=\"o\"\u003e==\u003c/span\u003e1.13.0\n\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003cspan class=\"line\"\u003e\u003cspan class=\"cl\"\u003epip install datasets\n\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003cspan class=\"line\"\u003e\u003cspan class=\"cl\"\u003epip install sentencepiece\n\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003cspan class=\"line\"\u003e\u003cspan class=\"cl\"\u003epip install \u003cspan class=\"nv\"\u003eprotobuf\u003c/span\u003e\u003cspan class=\"o\"\u003e==\u003c/span\u003e3.20.3\n\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003cspan class=\"line\"\u003e\u003cspan class=\"cl\"\u003epip install accelerate\n\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003cspan class=\"line\"\u003e\u003cspan class=\"cl\"\u003epip install \u003cspan class=\"nv\"\u003edeepspeed\u003c/span\u003e\u003cspan class=\"o\"\u003e==\u003c/span\u003e0.10.0\n\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003cspan class=\"line\"\u003e\u003cspan class=\"cl\"\u003epip install \u003cspan class=\"nv\"\u003etransformers\u003c/span\u003e\u003cspan class=\"o\"\u003e==\u003c/span\u003e4.44.2\n\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003cspan class=\"line\"\u003e\u003cspan class=\"cl\"\u003epip install tensorboard\n\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003cspan class=\"line\"\u003e\u003cspan class=\"cl\"\u003epip install \u003cspan class=\"nv\"\u003enumpy\u003c/span\u003e\u003cspan class=\"o\"\u003e==\u003c/span\u003e1.26.4\n\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/code\u003e\u003c/pre\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003c/table\u003e\n\u003c/div\u003e\n\u003c/div\u003e\u003cp\u003edeepspeed安装需要有nvcc，开始这些1080Ti服务器没有nvcc，所以先装了这个：\u003c/p\u003e","title":"Deepspeed多机多卡训练\u0026代码细节"},{"content":" 1. DPO Rafailov et al. (2023)基于RLHF中PPO的优化式推导出最优奖励函数表达式：$r(x, y)=\\beta log\\frac{\\pi_\\theta(y|x)}{\\pi_{ref}(y|x)}+\\beta logZ(x)$，将该奖励函数表达式带入BT-model得到DPO的损失函数表达式：\n$$ \\mathcal L_{DPO}(\\pi_\\theta;\\pi_{ref})=-\\mathbb E_{(x, y_w, y_l)\\sim\\mathcal D}[log\\ \\sigma(\\beta log\\frac{\\pi_\\theta(y_w|x)}{\\pi_{ref}(y_w|x)}-\\beta log\\frac{\\pi_\\theta(y_l|x)}{\\pi_{ref}(y_l|x)})] $$2. Simple-DPO Meng et al. (2024)考虑到DPO的奖励函数有以下两个缺点：1）训练DPO时需要一个额外的reference 模型，增大训练开销；2）DPO的优化式和inference阶段存在差异。具体来讲，inference阶段时需要优化最大平均对数似然：\n$$ p_\\theta(y|x)=\\frac{1}{|y|}log\\ \\pi_\\theta(y|x)=\\frac{1}{|y|}\\sum_{i=1}^{|y|}log\\ \\pi_\\theta(y_i|x,y_{\u003c i}) $$因此Simple-DPO考虑将奖励函数表达式改为：\n$$ r_{SimPO}(x, y)=\\frac{\\beta}{|y|}log\\ \\pi_\\theta(y|x)=\\frac{\\beta}{|y|}\\sum_{i=1}^{|y|}log\\ \\pi_\\theta(y_i|x,y_{\u003c i}) $$此外，为了进一步强化模型对winning response的拟合，弱化对losing response的拟合，作者在BT公式中引入超参数$\\gamma \\ (\\gamma\u003e0)$，表达式如下：\n$$ p(y_w\u003ey_l|x)=\\sigma(r(x,y_w)-r(x,y_l)-\\gamma) $$从而，Simple-DPO的优化函数：\n$$ \\mathcal L_{SimPO}(\\pi_\\theta)=-\\mathbb E_{(x,y_w,y_l)\\sim\\mathcal D}[log\\ \\sigma(\\frac{\\beta}{|y_w|}log\\ \\pi_\\theta(y_w|x)-\\frac{\\beta}{|y_l|}log\\ \\pi_\\theta(y_l|x)-\\gamma)] $$3. KTO KTO loss (Ethayarajh et al. (2024))与DPO相比，不需要为每个prompt配对提供偏好回答和拒绝回答。它仅需要一个答案，并给出这个答案一个标签来指示该答案的质量是正面还是负面的。KTO不需要偏好回答的数量与拒绝回答的数量相同，简化数据的准备流程。\n前景理论（prospect theory），Tversky \u0026amp; Kahneman用下面方程建模人类价值： $$ v(z,z_{ref};\\alpha,\\lambda) = \\begin{cases} (z-z_{ref})^\\alpha \u0026 \\text{if } z \\ge z_{ref} \\\\\\\\ -\\lambda(z_{ref}-z)^\\alpha \u0026 \\text{if } z \u003c z_{ref} \\end{cases} $$ 价值函数$v:z\\rightarrow R$将一个输出$z$想对一个参考值$z_{ref}$映射到其感知价值，反映人类相比起相同大小回报，对损失的敏感性更大，其中$\\alpha$控制价值变化速度，$\\lambda$反应对损失的敏感程度。\n基于上述效用方程，作者做了一定修改使其更适合模型训练，损失函数如下：\n$$ \\mathcal L_{KTO}(\\pi_\\theta,\\pi_{ref})=\\mathbb E_{x,y\\sim\\mathcal D}[w(y)(1-v_{KTO}(x, y;\\beta))] $$其中\n$$ r_{KTO}(x,y)=\\beta log\\frac{\\pi_\\theta(y|x)}{\\pi_{ref}(y|x)}\\\\\\\\ z_{ref}=\\mathbb E_{x^\\prime\\sim\\mathcal D}[\\beta KL(\\pi_\\theta(y^\\prime|x^\\prime)||\\pi_{ref}(y^\\prime|x^\\prime))]\\\\\\\\ v_{KTO}(x)=\\begin{cases} \\sigma(r_{KTO}(x,y)-z_{ref})\u0026 if\\ y\\sim y_{desirable}|x\\\\ \\sigma(z_{ref}-r_{KTO}(x, y))\u0026 if\\ y\\sim y_{undesirable}|x \\end{cases}\\\\\\\\ w(y)=\\begin{cases} \\lambda_D\u0026 if\\ y\\sim y_{desirable}|x\\\\ \\lambda_U\u0026 if\\ y\\sim y_{undesirable}|x \\end{cases} $$4. Step-DPO Step-DPO (Lai et al. (2024))主要解决大模型处理数学这类需要较长reasoning过程效果不佳的问题，作者指出用传统DPO训练数学类偏好数据存在一定缺陷，即数学类问题的reasoning过程往往是在中间的一些step开始出现错误，而前面的step推理是正确的，因此直接将整条数据归类为win或者lose都不合适。基于此，作者提出Step-DPO方法，即在initial steps之后对数据划分成win和lose，具体损失函数如下：\n$$ \\mathcal L_{Step-DPO}(\\theta)=-\\mathbb E_{x,s_{1\\sim k-1},s_{win},s_{lose}\\sim\\mathcal D}[log\\ \\sigma(\\beta log\\frac{\\pi_\\theta(s_{win}|x;s_{1\\sim k-1})}{\\pi_{ref}(s_{win}|x;s_{1\\sim k-1})})-\\beta log\\frac{\\pi_\\theta(s_{lose}|x;s_{1\\sim k-1})}{\\pi_{ref}(s_{lose}|x;s_{1\\sim k-1})}] $$此外本文提出了一种偏好数据构建流水线，来获取偏好数据$\\{x,s_{1\\sim k-1},s_{win},s_{lose}\\}$，具体流程如下：\nStep1: 收集数学问题$x$和相关答案$\\hat y$的数据集$D_0=\\{(x,\\hat y)\\}$，用模型$\\pi_{ref}$使用问题$x$进行推理（添加CoT），得到每条问题的推理过程以及最终答案，从所有数据中挑选最终答案出错的数据得到子数据集$D_1=\\{(x,\\hat y, y)\\}$，其中$y$为对应的错误答案的generations。\nStep2: 针对数据集$D_1$，其中$y=s1,s2,\\dots,s_n$，可以拆分成一系列推理步骤，通过人工或者GPT4逐条检测这些推理步骤直至发现推理出错的那一步$k$，将$s_k$作为$s_{lose}$，从而得到子数据集$D_2=\\{(x,\\hat y,s_{1\\sim k-1},s_{lose})|x\\in D_1\\}$。\nStep3: 为了获取正确的推理步骤，通过$D_2$中的数据，使用$\\pi_{ref}$模型基于问题$x$和前面$k-1$步正确推理作为prompt进行inference得到$y_{cont}$: $$ y_{cont}\\sim\\pi_{ref}(y|x;s_{1\\sim k-1}) $$ 从得到正确答案的$y_{cont}$中，选择其中的第一个推理步骤作为$s_{win}$，得到最终的数据集$D_{final}=\\{(x,s_{1\\sim k-1},s_{lose},s_{win})|x\\in D_2\\}$。\n需要注意的一点是，在Step3中，可能出现最终答案正确但是中间推理步骤错误的情况，因此这里需要人工或者GPT4对$s_{win}$做筛选。\n5. ORPO Hong et al. (2024)考虑到SFT不能预防模型生成lose response，同时考虑使用偏好对齐如DPO等方法需要reference model开销较大且流程繁琐，因此本文提出了一种在SFT方法上增加一个能兼顾DPO这类偏好对齐的损失，具体做法：\n对于一条训练数据$\\{x, y\\}$，其对数似然概率：\n$$ logP_\\theta(y|x)=\\frac{1}{m}\\sum_{t=1}^mlog\\ P_\\theta(y_t|x,y_{\u003c t}) $$定义Odds Ratio $odds_\\theta(y|x)=\\frac{P_\\theta(y|x)}{1-P_\\theta(y|x)}$表示模型生成$y$相比不生成$y$的概率倍数，基于此定义$OR_\\theta(y_w, y_l)$：\n$$ OR_\\theta(y_w,y_l)=\\frac{odds_\\theta(y_w|x)}{odds_\\theta(y_l|x)} $$表示模型在给定$x$条件下相比于生成$y_l$，更可能生成$y_w$的程度。最终改良后的SFT损失函数：\n$$ \\mathcal L_{ORPO}=\\mathbb E_{(x,y_w,y_l)\\sim\\mathcal D}[\\mathcal L_{SFT}+\\lambda\\cdot\\mathcal L_{OR}]\\\\\\\\ \\mathcal L_{OR}=-log\\ \\sigma(log\\frac{odds_\\theta(y_w|x)}{odds_\\theta(y_l|x)}) $$6. R-DPO Park et al. (2024)考虑DPO在长度控制上的不足：容易生成过长啰嗦的文本，考虑在DPO的损失中引入对长度的约束，具体损失函数如下：\n$$ \\mathcal L_{R-DPO}(\\pi_\\theta;\\pi_{ref})=-\\mathbb E_{(x,y_w,y_l)\\sim\\mathcal D}[log\\ \\sigma (\\beta log\\frac{\\pi_\\theta(y_w|x)}{\\pi_{ref}(y_w|x)}-\\beta log\\frac{\\pi_\\theta(y_l|x)}{\\pi_{ref}(y_l|x)})+\\alpha|y_w|-\\alpha|y_l|] $$7. CPO Xu et al. (2024)简化DPO (Rafailov et al. (2023))损失函数，将$\\pi_{ref}$用均匀分布替代，并在偏好对齐中再次引入SFT损失约束，具体损失函数如下：\n$$ \\mathcal L_{CPO}=-\\mathbb E_{(x,y_w,y_l)\\sim\\mathcal D}[ log\\ \\sigma(\\beta log\\ \\pi_\\theta(y_w|x)-\\beta log\\ \\pi_\\theta(y_l|x))+\\lambda\\ log\\ \\pi_\\theta(y_w|x)] $$8. sDPO Kim et al. (2024)提出了一个简单有效的DPO改进方案，作者发现DPO的损失优化存在理论下界\n$$ \\begin{align*} \\mathcal L_{DPO}(\\pi_\\theta, \\pi_{ref}) \u0026=-\\mathbb E_{(x, y_w, y_l)\\sim\\mathcal D} [log\\ \\sigma(\\beta log\\frac{\\pi_\\theta(y_w|x)}{\\pi_{ref}(y_w|x)} - \\beta log\\frac{\\pi_\\theta(y_l|x)}{\\pi_{ref}(y_l|x)})]\\\\ \u0026=-\\mathbb E_{(x,y_w,y_l)\\sim\\mathcal D }[log\\ \\sigma(\\beta\\cdot(\\gamma_{\\pi_\\theta}(x, y_w, y_l) - \\gamma_{\\pi_{ref}}(x, y_w, y_l)))] \\end{align*} $$其中$\\gamma_\\pi(x, y_w, y_l)=log\\frac{\\pi(y_w|x)}{\\pi(y_l|x)}$，即正例和负例句子的对数似然差值，理论上，优化DPO损失的过程最终导致$\\gamma_{\\pi_\\theta}\u003e\\gamma_{\\pi_{ref}}$。因此$\\gamma_{\\pi_{ref}}$可以看作reference model的下界。基于该motivation，作者做了初步验证试验，即使用不同的模型作为reference model进行DPO训练，发现reference model越强，最后训练出来的$\\pi_\\theta$性能越好，从而在实验上验证这一点。基于此作者提出step-wise DPO的方法，即对一批偏好数据，不要一次性训练完，而是将数据做切分，每次用一小批数据训练迭代一版模型，下一次训练的时候用上一轮训练好的$\\pi_\\theta$作为新的reference model训练，这样可以不断提高策略模型的能力下届。\n关于偏好数据的切分上，作者提出的思路是，按照偏好数据对的偏好强弱程度划分（即训练的难易程度，类比课程学习，由易到难的学习），因此作者思路是使用一个extra reward model(文章用的应该是最开始的reference model，就是sft后的model)对所有偏好数据对打分（这里感觉是计算似然，毕竟如果是sft后的model也不是reward model），计算每个子数据集的预测准确率（即chosen的分数高于rejected的比例），文章DPO数据集是涵盖很多不同source的，所以这里直接按照不同的source进行划分。最终就是预测准确率最高的（即最容易区分的）先训练，由易到难。\n我个人想法是如果不是想文章中使用多个source的偏好数据，而是只有一个source的话，划分数据的方式可以改为使用一个extra reward model对每条偏好数据对打分，按照(chosen_score - rejected_score)的值由高到低进行排序，然后再划分成不同子数据集，也是一种比较直观的想法吧。总之这篇工作给人感觉确实是简单有效。\nReferences [1] Rafailov et al. “Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model” NeurIPS 2023.\n[2] Meng et al. “SimPO: Simple Preference Optimization with a Reference-Free Reward” arXiv preprint arXiv:2405.14734 (2024).\n[3] Ethayarajh et al. “KTO: Model Alignment as Prospect Theoretic Optimization” arXiv preprint arXiv:2402.01306 (2024).\n[4] Lai et al. “STEP-DPO: STEP-WISE PREFERENCE OPTIMIZATION FOR LONG-CHAIN REASONING OF LLMS” arXiv preprint arXiv:2406.18629 (2024).\n[5] Hong et al. “ORPO: Monolithic Preference Optimization without Reference Model” arXiv preprint arXiv:2403.07691 (2024).\n[6] Park et al. “Disentangling Length from Quality in Direct Preference Optimization” arXiv preprint arXiv:2403.19159 (2024).\n[7] Xu et al. “Contrastive Preference Optimization: Pushing the Boundaries of LLM Performance in Machine Translation” arXiv preprint arXiv:2401.08417 (2024).\n[8] Kim et al. “sDPO: Don’t Use Your Data All at Once” arXiv preprint axXiv:2403.19270 (2024).\n","permalink":"https://rslog.cc/posts/llm-post-training/","summary":"\u003c!--tips:--\u003e\n\u003c!--公式块里，如果加了class=scroll-container(滚轮滑块防止单行公式太长)，大小于号注意要与后面的字符隔开一个空格，否则无法正常编译--\u003e\n\u003c!--常规公式块里，换行要用\\\\\\\\而不是\\\\否则无法正常编译，但是在{cases}环境里，换行用\\\\即可（目前发现这个，后续有其他再补充）--\u003e\n\u003ch3 id=\"1-dpo\"\u003e1. DPO\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e\u003ca href=\"https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2023/hash/a85b405ed65c6477a4fe8302b5e06ce7-Abstract-Conference.html\" class=\"entityLink\"\u003eRafailov et al. (2023)\u003c/a\u003e基于RLHF中PPO的优化式推导出最优奖励函数表达式：$r(x, y)=\\beta log\\frac{\\pi_\\theta(y|x)}{\\pi_{ref}(y|x)}+\\beta logZ(x)$，将该奖励函数表达式带入BT-model得到DPO的损失函数表达式：\u003c/p\u003e","title":"大模型post-training方法"}]