arXiv:2611.13560v1 Announce Type: new Abstract: RLVR trains language models to reason by rewarding correct final answers. A widely used algorithm, group-relative policy optimization (GRPO), gives every token of a solution the same credit, so dense process rewards have been proposed to credit intermediate steps, for example with a Monte-Carlo reward that scores each step by sampling continuations from it. Comparing such a reward with GRPO per training update, or vetting it with a gradient test on a single batch, leaves out what it costs: in our setting, the continuations alone take 91% of all g
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arXiv · 计算与语言（cs.CL）
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收录：2026年11月12日 · 原文日期：2026年11月11日
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人工核验：尚无核验记录
