policy-refinement

TEMPO 提出一种测试时训练框架，在策略微调与评判器再校准之间交替，防止多样性崩塌并持续放大推理模型的性能，将 Qwen3-14B 在 AIME 2024 上的得分从 42.3% 提升至 65.8%。