强化学习算法GRPO与GSPO对比解析，揭示相对奖励与序列优化的核心差异：
• GRPO（Group Relative Policy Optimization）聚焦“比较学习”，适合多步骤推理任务
- 策略模型生成一组答案，奖励模型对每个答案评分，基于组内均值和标准差归一化，形成相对优势信号
- 无需价值模型，节省计算资源
- 通过链式思考中的关键步骤奖励传播，强化早期有贡献的token，提升推理效率
- 迭代训练中使用10%旧数据稳定模型，防止遗忘
• GSPO（Group Sequence Policy Optimization）以序列级优化提升稳定性，适合长序列与大规模模型
- 以整条序列为单位评分和归一化，计算当前与旧策略的序列重要性比率
- 采用序列级裁剪降低梯度噪声，提升训练稳定性
- 无价值模型设计，降低内存和计算负担，适应MoE专家路由动态变化
- 支持GSPO-token变体，实现多轮对话或细粒度推理的token级优势应用
两者本质区别在于相对奖励的粒度与稳定性权衡：
GRPO强调组内相对质量，适合复杂推理路径挖掘；GSPO通过序列整体把控，解决长序列训练不稳定难题。
选择依据：多步推理与长序列生成的平衡取舍，决定了策略优化的最佳路径。
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强化学习深度学习人工智能机器学习序列优化
