adaptive-rollout

本文提出了CERO，一种用于LLM强化学习后训练的跨轮次自适应展开优化方法。该方法利用贝叶斯后验方差，在提示和轮次之间分配固定的展开预算，以最大化样本效率，实现了理论遗憾界，并在数学推理任务上优于GRPO。