SC-GRPO использует разность КЛ на уровне токена из самоусловленных траекторий для взвешивания градиентов в обучении с участием вознаграждений. Он превосходит GRPO на 8,1% и DAPO на 5,9% при выполнении задач по математике, программированию и агентским задачам, демонстрируя превосходную производительность при работе с распределениями, отличающимися от обучающих, и лучшие результаты по сравнению с OPD.