🎯 情报来源：Turing Post
DeepSeek推出的Group Relative Policy Optimization (GRPO) 正在重新定义强化学习领域。作为传统Proximal Policy Optimization (PPO) 的替代方案，GRPO通过摒弃Critic模型，显著降低了内存和计算需求，同时提升了推理任务的表现。这一创新不仅适用于大型语言模型（LLMs），还扩展到了图像生成领域，例如最新发布的Flow-GRPO。
核心要点：
- GRPO无需Critic模型，减少了50%的内存和计算需求。
- 在复杂推理任务（如数学和编码）中，GRPO表现优异，支持长链推理。
- 2024年4月首次提出后，GRPO已被应用于多个研究，并衍生出Flow-GRPO以支持图像生成。
- 相比PPO的token级更新和值估计，GRPO对长文本任务更具适应性。
- GRPO基于相对分组评估机制，提供更强的学习信号。
📌 情报分析
技术价值：极高
GRPO摒弃了Critic模型，通过相对分组评估机制优化了学习信号，解决了PPO在长链推理任务中的瓶颈问题，尤其在数学和编码等复杂任务中表现突出。
商业价值：高
随着AI模型规模持续增长，降低内存和计算成本的需求日益迫切。GRPO的高效设计能够帮助企业在训练和推理阶段实现更高的性价比。
趋势预测：
未来6个月内，GRPO可能成为强化学习领域的主流算法之一，特别是在多模态任务（如语言和图像生成）中的应用将迅速扩展。