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ISO推出原生RLVR优化栈，修复模型权重谱

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研究人员提出了等谱优化（Isospectral Optimization, ISO），这是一个针对可验证奖励强化学习（RLVR）的框架，通过在优化输入和输出奇异帧的同时保持模型权重谱固定，解决了缺失的优化层问题。

该方法包括ISO-Merger，它将专家能力合并到单个模型中，无需后融合数据或梯度更新；以及ISO-Optimizer，它对帧变量应用AdamW等标准优化器。在Qwen3-8B-Base上，ISO-AdamW仅用100个训练步骤就达到了0.495的综合准确率，而标准AdamW需要270步，最终在210步后达到0.509。

ISO通过继承基础模型的谱并仅优化与奖励驱动变化相关的帧，为训练后适应提供了一种具体方法。

重要性 2/3 具有差异化优势的新评测框架 arXiv cs.AI Reasoning models Training methods

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