🎯 情报来源：Turing Post
2024年3月问世的Group Relative Policy Optimization（GRPO）算法正在重塑强化学习格局。这个基于群体比较的轻量级优化方法，在数学推理（AIME/MATH等基准测试）中展现出惊人效果：7B参数模型性能超越32B大模型，促使Qwen、DeepSeek等中国实验室快速采用。
开源社区已衍生出SEED-GRPO（语义熵增强）、Curriculum-GRPO（课程学习）等12+变体，形成完整工具链。但前沿实验室研究者质疑其理论基础，指出KL正则化存在权重缺失问题。Tencent研究员Zhongwen Xu呼吁开源社区聚焦算法创新以缩小差距。
💡 核心要点
- 7B参数GRPO模型在AIME/MATH基准上超越32B传统模型
- 开源社区已开发12+改进变体，形成完整推理工具链
- 中国实验室Qwen/DeepSeek率先采用并获得竞争优势
- KL正则化权重缺失问题引发技术性质疑
- NVIDIA同期发布Isaac GR00T机器人基础模型（v1.6）
📌 情报分析
技术价值：高
GRPO系列在推理任务上实现3-4倍参数效率提升，但原始版本存在理论缺陷（Quanquan Gu等学者证实）
商业价值：极高
已实际部署于中国头部AI实验室，在数学/逻辑类商业场景（如金融分析）具显著成本优势
趋势预测：高
前沿实验室被曝正在开发「修正版GRPO+token级RL」，开源社区迭代速度（周更变体）可能持续领先应用层