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Une méthode d'arbitrage entre politique de référence et politique apprenante permet d'accélérer l'entraînement RL tout en surpassant la baseline.
Un nouveau framework RLVR apprend exclusivement à partir de rollouts positifs, faisant émerger des gradients négatifs implicitement sans pénaliser les échecs.