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Together AI 提出 RL 训练稳定修正项
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AI 综述
2026 年 10 月 16 日，AGI Hunt 报道，Together AI 提出一种加性的 score centering 修正项，用于抵消 trainer 与 inference 之间累积的偏差漂移。报道称，该修正项可让大语言模型的强化学习在严重 TIM 条件下保持稳定，即量化推理下的 RL 训练不再崩溃。目前公开报道只涉及该方法本身的提出与作用说明，尚未提到更多验证结果或后续进展。
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报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月16日
- AGI HuntTogether AI 提出 Score Centering：量化推理下 RL 训练不再崩
Together AI 提出加性 score centering 修正项，抵消 trainer 与 inference 间累积的偏差漂移，让 LLM 强化学习在严重 TIM 下保持稳定。
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