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YH

Yaru Hao

ICLR 2026×2ACL 2026强化学习与后训练推理可解释性多模态效率与系统
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0 一作 · 3 篇 · ICLR 2026 / ACL 2026

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2026 顶会论文

3
作者位次 #5/9ACL 2026Poster· Natural Language Processing

Towards Stable and Effective Reinforcement Learning for Mixture-of-Experts

Di Zhang · xun wu · Shaohan Huang · Lingjie Jiang · Yaru Hao · Li Dong · Zewen Chi · Zhifang Sui · Furu Wei

摘要

Reinforcement learning with verifiable rewards (RLVR) has emerged as a powerful paradigm for improving reasoning capabilities. However, training RLVR with Mixture-of-Experts (MoE) policies remains fragile and is often prone to reward collapse.We identify a MoE-specific source of instability, refe...

强化学习与后训练推理效率与系统OpenReview 项目页

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