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结合最新的市场动态，At episode end, each environment computes its reward. Groups in which all 8 rollouts receive identical rewards are discarded, as they provide no gradient signal under within-group normalization. CISPO loss is then computed over the remaining groups, and 4 substeps of gradient descent are applied to the LoRA parameters. We train over our dataset for 5 epochs, for a total of ~300 possible steps, and observe convergence around 230 steps as detailed in the figure below.
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