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上海AI实验室提出S3AC长推理训练方法
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AI 综述
2026年10月27日，AGI Hunt报道，上海AI实验室提出S3AC，一种不依赖分组rollout的actor-critic训练方法，用于提升大语言模型的长链推理能力。报道称，该方法结合难度感知的prompt采样；它针对的问题包括现有RLVR方法缺少token级credit assignment，以及分组rollout需要等待组内最慢响应。报道将S3AC定位为面向长推理训练的免分组rollout方案。目前披露的信息集中在方法思路和所解决的问题上。
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最新进展10月27日 14:17
上海AI实验室提出免分组rollout的S3AC actor-critic长推理训练方法。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- AGI Hunt上海AI实验室提出S3AC：免分组rollout的actor-critic长推理训练
上海AI实验室提出S3AC，一种不依赖分组rollout的actor-critic训练方法，用于提升LLM长链推理能力。该方法结合难度感知的prompt采样，针对现有RLVR方法缺少token级credit assignment、分组rollout需等待组内最慢响应等问题。
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