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　　这项由上海人工智能实验室主导的研究发表于2026年7月，论文以预印本形式发布在arXiv平台，编号为arXiv:2607.16850v1，感兴趣的读者可以通过该编号检索完整论文。

　　假设你是一位私人教练，同时带着五个学员：一个想练长跑耐力，一个想练举重爆发力，一个想练瑜伽柔韧性，一个想练拳击速度，一个想练游泳协调性。如果你给所有人制定完全相同的训练计划，结果会怎样？举重运动员可能练得风生水起，但瑜伽学员会因为太多力量训练而受伤；长跑学员可能进步飞速，但游泳学员几乎没有水感训练。每个人的需求完全不同，却被同一套方案对待，最终的结果往往是强者越强、弱者越弱。

　　现代大型语言模型（也就是像ChatGPT、DeepSeek这类AI系统）的训练，面对的正是这样一个难题。这些AI不是只学一件事，它们需要同时学会数学推理、物理解题、写代码、回答科学问题、理解指令……每一类任务对AI来说，难度和特性都截然不同。上海AI实验室的研究团队发现，现有的AI训练方法在处理这种多科目同时学习时，存在一个根本性的隐患——它们让AI越来越偏科，而且这个偏科的趋势会随着训练不断自我强化。

　　这个研究的核心贡献，是找到了这种偏科现象背后的真正元凶，并提出了一套名为组熵控制策略优化（Group Entropy-Controlled Policy Optimization，简称GEPO）的解决方案。在十三个不同类型的测试项目上，这套方法的综合表现超过了目前主流的所有同类方法。

　　在正式讲解这个研究之前，需要先理解一个关键概念——熵。这个词听起来很物理学，但其实可以用一个非常直观的比喻来理解。

　　把AI回答一道题的过程，想象成一个人在面对路口做选择。当这个人对路非常熟悉，他几乎不需要考虑，直接走上最常走的那条——这就是低熵状态，也就是AI非常确定自己要给出什么答案，它的选择空间很窄，几乎每次都走同一条路。相反，当这个人对路完全陌生，每个路口都可能选左也可能选右，每次走出的路线都不一样——这就是高熵状态，AI非常不确定，它的答案每次都可能大相径庭。

　　在AI的强化学习训练中，熵是衡量AI探索程度的晴雨表。高熵意味着AI还在积极探索各种可能的答案路径，这对于难题来说是健康的；低熵意味着AI已经倾向于集中在某几个固定的回答上，对于已经基本掌握的简单题来说这是好事，但如果来得太早，就意味着AI过早地锁定了一种思路，放弃了探索其他可能更好的解题方法。

　　研究团队通过实验观察到了一个非常有趣的现象：在同样一个正在训练的AI模型下，不同类型的题目会触发截然不同的熵水平。具体来说，物理题的平均熵值约为0.49，数学题约为0.60，而指令遵循类任务（比如请用正式语气改写这段线。这就好比同一个学生，做选择题时思路很清晰（低熵），做作文时思绪万千、下笔困难（高熵）——这是完全正常的，因为题目本身的性质就不同。

　　现在的主流AI训练算法，在处理熵的问题上，大致分为两个层次的方法，但两者都有根本性的局限。

　　第一类是全局熵控制，就是把整个模型当作一个整体，计算出一个平均熵值，然后统一调整。这就像用全班同学的平均身高来决定食堂餐桌的高度——平均值掩盖了个体差异，高个子要弯腰，矮个子够不着。当AI同时学习物理和指令遵循时，一个任务的熵已经很低了，另一个还很高，取平均之后得到一个中间值，对谁都不合适。

　　第二类是词元级熵控制，粒度更细，细化到AI生成每一个字词时的不确定性。这虽然比全局方法更精细，但仍然没有解决根本问题：它只看到了单个字词的不确定性，却没有把不同任务类型之间的差异考虑进去。

　　在这两类方法之外，还有一个更严重的问题几乎被所有人忽视了。现有最流行的AI训练算法之一叫做GRPO（组相对策略优化），它的核心做法是：让AI对同一道题生成多个不同的答案，然后根据这些答案的好坏打分，再把分数标准化——也就是把每道题的分数转换成相对排名，高于平均分的答案得到正向激励，低于平均分的答案得到负向惩罚。

　　这个标准化操作本来是为了让不同题目的激励信号可以相互比较。但研究团队发现，这个假设在不同题目的熵差异很大时根本不成立。

　　当AI在某道题上得分的标准差很小（也就是所有答案质量差不多），标准化之后每个答案的激励信号都很弱，AI不会得到太强烈的你做对了或你做错了的信号。而当某道题上所有答案质量差异很大（比如大多数都错、偶尔一个对），正确答案得到的激励信号就会非常强烈，错误答案受到的惩罚则很分散、很轻微。

　　研究团队推导出了一个精确的数学关系：假设某道题上AI答对的概率是p，那么正确答案得到的激励强度是√((1-p)/p)，错误答案受到的惩罚强度是√(p/(1-p))。当p很小（比如p=0.16，也就是只有16%的答案是对的），正确答案的激励强度会爆炸性地增大，而错误答案的惩罚则非常微弱。这就造成了一种极度扭曲的训练信号。

　　而这种扭曲，恰恰在高熵任务（如指令遵循）上最为严重，因为高熵任务往往对应着更低的正确率。研究团队在真实训练数据上验证了这一点：物理题（低熵）的优势分布接近对称；数学题（中等熵）呈现轻微的右偏斜；而指令遵循任务（高熵）的偏斜值高达2.32、峰度高达4.84，分布极度扭曲——绝大多数答案都只得到很小的负面信号，而极少数正确答案却得到了极端强烈的正向信号。

　　更糟糕的是，不同任务之间的标准化分数根本不处于同一参考系下。研究团队用两个命题严格证明了这一点：首先，当AI的熵越低，它的选择分布与均匀分布（也就是随机乱选）的偏差越大，这意味着低熵任务的分数分布被策略本身严重扭曲；其次，这种扭曲直接导致标准化之后的激励信号，在低熵任务上系统性地偏离了真实的奖励排名，而在高熵任务上则偏差较小。

　　这两个效应叠加在一起，创造出了一个令人担忧的循环：低熵任务（AI已经学得比较好的任务）产生了最强烈、最一致的训练梯度，进一步加强了AI在这些任务上的能力；而高熵任务（AI还需要更多探索的任务）产生了弱小、嘈杂的训练信号，学习效率越来越低。随着低熵任务越做越好，它的熵进一步降低，与高熵任务的差距越来越大，高熵任务受到的有效训练越来越少。偏科的剪刀就这样越张越大。

　　面对这个问题，上海AI实验室的团队提出的方案，核心思路是：不再用一把全局的尺子量所有任务，而是给每一组题目单独量一次体温，然后根据这个体温做出针对性的调整。

　　具体来说，GEPO的第一步是计算组熵。在GRPO的训练过程中，AI本来就需要对同一道题生成多个答案（通常是16个），GEPO利用这些已有的答案，直接计算这一组答案的平均熵值，把它称为该题目的组熵。这个计算完全免费，不需要额外生成任何答案，因为答案已经在那里了。为了让不同长度的答案之间可以公平比较，还会把总熵值除以平均答案长度，得到每个词的熵。

　　得到组熵之后，GEPO做的第二步是根据体温施加定制化的干预。具体规则如下：对于组熵很低的题目（AI已经非常确定，说明快要固化了），如果这道题里出现了答对的答案，就把给这个答案的正向激励适当削弱一点，避免AI在已经学得够好的方向上继续过度强化，防止它过早地锁死思路。对于组熵很高的题目（AI还在大量探索，说明这类任务还没学好），如果出现了答错的答案，就把给这个答案的负向惩罚适当减轻一点，避免AI还没来得及探索出好的解题路径，就因为大量的惩罚信号而放弃了探索。

　　这个干预是不对称的，也就是说，减轻低熵任务的正向激励，和减轻高熵任务的负向惩罚，用的是不同的力度。研究团队发现，低熵任务对干预更敏感：如果在低熵任务上过于激进地惩罚错误答案，会导致AI为了降低每个词的不确定性而快速缩短回答长度——这是一种病态行为，叫做长度崩塌，表现为AI开始给出越来越简短甚至空洞的回答。因此，对低熵任务的干预要温柔，对高熵任务的干预可以更大胆。在实验中，对低熵任务的正向激励缩减系数设为0.5，对高熵任务的负向惩罚缩减系数设为0.2。

　　第三步是自适应阈值。怎么判断一道题的组熵是低还是高？这个标准不能固定死，因为不同的基础模型、不同的训练阶段，熵的绝对数值差异很大。GEPO的解决方案是：每一轮训练时，计算当前这一批题目的平均熵值和标准差，然后把均值减去0.2个标准差定义为低熵阈值，把均值加上0.3个标准差定义为高熵阈值。组熵低于低熵阈值的题目就触发低熵干预，高于高熵阈值的题目就触发高熵干预，介于两者之间的题目则完全保持原样，不做任何调整。

　　为了防止这个阈值因为某一批数据的偶然波动而剧烈跳动，GEPO还用了指数移动平均的方式把阈值平滑化——简单理解就是，新计算出的阈值只占10%的权重，历史积累的阈值占90%的权重（平滑系数γ=0.01），这样阈值会随着训练进展缓慢稳定地变化，不会因为某一批特别难或特别简单的题目而急剧波动。

　　研究团队用两个不同的基础模型来测试GEPO的效果，分别是Intern-S1-mini（一个轻量级多模态推理模型）和Qwen3.5-9B（一个纯文本推理模型）。测试覆盖了十三个不同的基准测试，包括数学竞赛（AIME2025、IMO-Bench）、数学视觉理解（MathVista）、物理推理（Physics、CMPhysBench）、指令遵循（IFBench）、代码生成（LiveCodeBench）、综合知识（MMLU-Pro、GPQA）、多模态理解（MMMU-Pro）、科学推理（SFE、MicroVQA）和图表理解（ChartQAPro）。

　　对比的基准方法包括：原始的GRPO算法、AEPO（一种基于熵的改进方法）、Clip-Cov和KL-Cov（两种基于概率协方差的覆盖率感知方法）。

　　在Intern-S1-mini上，GEPO在十三个测试中的七个上取得了最好成绩，综合平均分达到54.2，而GRPO、Clip-Cov、KL-Cov分别是51.5、51.5、51.8。AEPO在数学上表现不错，但在物理和指令遵循上表现欠佳，综合同样是51.8。尤其值得关注的是GEPO在数学竞赛类题目上的表现：AIME25从74.6提升到82.0，IMO-Bench从42.3提升到52.8，GPQA从65.1提升到69.2——这些都是极具挑战性的题目，提升幅度相当显著。

　　在Qwen3.5-9B上，GEPO的综合平均分达到71.2，高于GRPO的70.7、Clip-Cov的70.9和KL-Cov的69.9。AEPO在这个模型上表现大幅倒退，综合仅67.1，甚至不如原始的GRPO，这说明AEPO的固定熵控制策略对不同模型的适应性很差——当模型的熵特性发生变化时，AEPO的表现会出现明显下滑。GEPO的自适应阈值机制则无需任何调整就能自动适配新模型。

　　训练过程的稳定性差异同样引人注目。在Qwen3.5-9B的训练过程中，原始GRPO在训练到约170步时发生了灾难性崩溃，AIME25的准确率从约85%骤降至约40%，同时GPQA、MMMU-Pro、MathVista也同步大幅下滑。这是失控的熵增长导致的：没有任务感知的熵调节，模型的输出熵可以无限制地增长，最终产生混乱无意义的输出。AEPO虽然避免了完全崩溃，但表现出持续的震荡，始终无法稳定收敛。KL-Cov在同一模型上于100步后也发生了训练崩溃，推测原因是它使用了固定的熵阈值，无法适应不同任务的需求。GEPO则全程平稳上升，从未出现任何崩塌迹象。

　　通过观察不同任务的熵随训练步数的演变，可以更清楚地看到GEPO和AEPO的本质区别。AEPO会把所有任务的熵强行拉向相似的水平，抹平了不同任务之间本来应该存在的差异——这就像那位私人教练给所有学员制定了完全相同的训练量，不管你是举重还是瑜伽。GEPO则恰恰相反，它保留了不同任务之间的熵差异：需要更多探索的任务维持在较高的熵水平，而已经基本掌握的任务则自然降低到较低的熵水平，形成了一个健康的、因任务而异的学习节奏。

　　研究团队还通过消融实验（也就是逐一去掉某个功能，看看成绩有什么变化）验证了GEPO各个组成部分的贡献。

　　去掉高熵控制（即不再减轻高熵任务的负向惩罚）时，综合成绩从54.2下降到51.3，下降幅度最大。这说明高熵控制是GEPO最关键的组件——如果不保护高熵任务的探索空间，AI会在高熵任务上因为大量惩罚信号而过早放弃探索，物理和AIME25这类需要深度推理的任务受损最严重。

　　去掉低熵控制（即不再减弱低熵任务的正向激励）时，综合成绩下降到52.6。低熵控制的主要作用是防止AI在已经学好的方向上过度强化，保持探索多样性，主要对IMO-Bench和指令遵循任务的贡献更为突出。

　　去掉不对称设计（把两个缩减系数设置为相同值）时，综合成绩下降到53.0。这说明区分对待两种熵状态、用不同力度进行干预，确实比一刀切的对称处理更有效。这个发现呼应了之前关于低熵任务对激进干预更敏感的分析：温柔对待低熵任务、大胆对待高熵任务，是符合各自特性的设计。

　　归根结底，这个研究讲述的是一个关于因材施教的故事。AI在同时学习多种不同性质的任务时，不同任务处于完全不同的学习阶段和探索状态，如果用统一的方式对待它们，强的会越来越强、弱的会越来越弱，最终形成一种高效率但高度偏科的AI。GEPO的方案是给每一组题目独立测量探索体温，然后针对性地调整训练信号——已经学得很扎实的任务，稍微踩一踩油门，别让它抢占太多资源；还需要大量探索的任务，少用点刹车，给它更多空间去寻找正确路径。这种调整既不需要提前告诉AI哪些题是哪类任务，也不需要额外生成任何答案，成本几乎为零。

　　这对普通用户而言意味着什么？这项研究直接影响的是AI大模型的后训练质量。一个通过GEPO训练的AI，在回答你的数学问题和写作需求时，能做到更均衡：不会因为数学题比较好训练而把大量精力都投入数学，忽视了你的写作或代码需求。更重要的是，训练过程更稳定，意味着研究机构和企业在训练AI时的失败风险降低了，最终产出的模型质量更可靠。

　　有意深入了解技术细节的读者，可以通过arXiv编号2607.16850检索完整论文，作者来自上海人工智能实验室，论文包含完整的数学推导和实验细节。

　　A：GRPO通过对同一道题的多个答案进行标准化处理来构建激励信号，但这种标准化隐含着一个前提：不同题目的激励信号在同一参考框架下可以相互比较。然而当不同任务的熵差异很大时，标准化后的分数分布本身就受到策略分布的扭曲，低熵任务产生的激励信号更强烈、更一致，高熵任务产生的信号更弱小、更嘈杂，导致训练资源被低熵任务系统性地抢占。

　　A：固定阈值在不同基础模型或训练阶段之间无法适应，因为不同模型的熵绝对数值差异很大，同一个固定阈值对某个模型可能合适，对另一个模型可能完全失效。GEPO的阈值基于当前批次的熵均值和标准差动态计算，并通过指数移动平均平滑，能自动跟随训练进展和模型特性调整，无需针对每个模型单独调参。

　　A：GEPO不需要任何额外的计算开销，也不需要任何任务类型的标注信息。组熵的计算完全基于GRPO训练过程中已有的答案样本，属于零成本的顺手操作。整个方法作为GRPO的轻量扩展，可以直接集成到现有的基于分组的策略优化框架中，不改变采样流程，不增加模型参数。

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