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Applied Compute 发布 Spork 后训练配方
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AI 综述
2026年10月14日，AGI Hunt 报道，Applied Compute 发布后训练配方 Spork。据该报道，Spork 在国际象棋谜题上的解题率比其最优 GRPO 设置提升 100%。配方流程为：先用 GRPO warmup，把任务数据集切分为多个分区、分别训练专家模型，再通过 multi-teacher on-policy distillation 整合各专家的收益。作者将这种「勺叉合一」的组合类比为 spork，并表示想尝试将其用于 Go 谜题。报道目前只给出国际象棋谜题上的结果，未提及在其他任务上的表现。
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最新进展10月14日 06:32
Applied Compute 发布后训练配方 Spork，称国际象棋谜题解题率较最优 GRPO 提升 100%。报道时间线
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10月14日
- AGI HuntApplied Compute 发布 Spork 后训练配方，国际象棋解题率较 GRPO 提升 100%
Applied Compute 发布后训练配方 Spork，在国际象棋谜题上的解题率比其最优 GRPO 设置提升 100%。该配方先用 GRPO warmup 将任务数据集切分为多个分区、分别训练专家模型，再通过 multi-teacher on-policy distillation 整合各专家收益。作者将其类比为「勺叉合一」的 spork，并称想尝试用于 Go 谜题。
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