在强化学习日益成为大模型性能突破关键的背景下，腾讯优图提出了一种“免训练”的GRPO方法资生网，引发了关于成本、效率与创新路径的深层讨论。本文聚焦DeepSeek-V3.2的强化策略，剖析其背后的技术逻辑与行业意义，为AI研发者和产品经理提供一线洞察。
大模型虽强，但在专业领域表现往往不尽如人意。常见的解决方案是通过监督微调或者强化学习更新模型参数，但这背后是高昂的代价与新的局限：
算力黑洞：单次训练动辄消耗数万美元，每一次迭代都是真金白银的投入泛化困境：通过参数微调优化的模型，往往泛化性不佳，只能胜任特定窄域任务。这导致企业不得不部署多个专用模型来覆盖完整业务需求，显著增加了系统复杂度和维护成本数据稀缺：需要大量高质量标注数据。针对上述挑战，腾讯优图实验室提出Training-Free GRPO方法，这种方法的核心思想是：不修改模型参数，而是通过反复积累和迭代“经验知识”来指导模型行为。Training-Free GRPO的提出，将强化学习在超大规模LLM及复杂Agent系统上的训练成为可能，启动了低成本、高效率的强化学习新时代。从此，强化学习不再是巨头的专属游戏，每个开发者的小业务都能用得起、用得好。
论文标题：Training-Free Group Relative Policy Optimization
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2510.08191
项目主页：GitHub – TencentCloudADP/youtu-agent at training_free_GRPO
01 方法如图2所示，传统GRPO需要更新模型参数，而Training-Free GRPO冻结了模型参数，通过多轮强化学习不断更新优化经验库，在推理时注入学习到的经验知识，实现了零参数更新的强化学习效果。
第一步：多路径探索（Rollout）
如图3左侧所示，对于每个问题，模型会生成多个不同的解答路径。就像让学生用不同方法解同一道题，能够观察各种可能的解题思路。比如在数学题中，有的路径可能选择复杂的坐标几何法，有的可能发现更巧妙的几何性质法。这种多路径探索帮助我们发现最优策略。
第二步：强化学习奖励（Reward）
奖励只需提供少量样本及其参考答案，提供一个优化的方向即可。每个生成的解答都会获得一个客观评分。这个评分可以是：（1）与标准答案的匹配度；（2）代码执行结果的正确性；（3）网页搜索任务的成功率。
第三步：语义优势提炼（Group Advantage）资生网
如图3右侧所示，模型会自我反思：比较同一组内的不同解答，总结出：“为什么A方法得分高？B方法哪里出错了？”。比如在案例中，模型发现：
成功路径：正确设定坐标方向，系统化验证所有条件失败路径：方向设定错误，缺乏完整性检查这种语义层面的洞察比单纯的数值评分更有指导意义。
第四步：经验库优化（Optimization）
基于提炼出的语义优势，模型会动态更新经验知识库：
新增经验：添加被验证有效的解题策略修正经验：完善现有指导原则删除经验：淘汰被证明无效的方法整个过程就像一位学生在不断更新学习笔记，积累沉淀学到的经验
02 评估在数学推理上，仅用100个训练样本，花费约8-18美元，就能在已经足够强大的671B模型上继续提升性能。如表1所示，无论是否采用代码工具（CI，code interpreter）帮助解题，在AIME榜单上的Mean@32指标都能实现提升。
训练仅需要三个轮次，图4左侧子图中训练集Reward指标（橙色）和样本外AIME榜单上Mean@32指标（绿色和蓝色）都在稳步提升。右侧子图展现了训练中和样本外的平均工具调用次数均有所减少。这表明Training-Free GRPO 不仅能够鼓励正确的推理和行动，还能教会智能体找捷径，更高效明智地使用工具。
表4所示的网页搜索场景中，Training-Free GRPO同样无需更新模型参数，即可在DeepSeek-V3.1-Terminus强悍水平之上，实现了4.6%的Pass@1显著提升。
与传统强化学习（RL）方法相比，Training-Free GRPO实现了训练成本的数量级降低：
传统RL训练：约10,000美元（训练32B模型如Retool，400个step需要2万A100卡时）Training-Free GRPO：约8～18美元（优化DeepSeek-V3.1或V3.2的671B模型）同时，对于大多数非密集调用型的实际应用，专门准备GPU提供训练好的32B模型推理服务也带来一定的固定成本。而Training-Free GRPO无论训练和推理都仅需API，随用随付！
这种方法特别适合：资生网
长尾细分场景适配：有一定价值，但无法支撑大规模训练和部署快速迭代场景：需要频繁更新的大模型应用预算有限团队：个人开发者，中小企业和研究机构恒正网配资提示：文章来自网络，不代表本站观点。
