突破传统训练局限！TRAPO框架实现大模型“边学边练“新范式

TRAPO框架解决了传统"先SFT后RL"两阶段训练的不一致性问题，通过实例级交错执行监督微调与强化学习实现"边学边练"协同范式。其创新"按需支架"机制和信任区域SFT(TrSFT)目标函数，通过梯度裁剪避免策略退化，使模型能自主探索并逐步增强能力。实验证明，TRAPO在数学推理和通用推理任务上均优于现有主流方法，实现了更高质量、更长链条、更富弹性的推理学习过程。

题目：TRUST-REGION ADAPTIVE POLICY OPTIMIZATION

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2512.17636v1

代码地址：https://github.com/Su-my/TRAPO

创新点：

• 首次系统揭示了传统"先SFT后RL"两阶段管道的根本不一致性——SFT的严格模仿抑制了RL所需的探索，限制了RL的改进潜力。实现了"边学边练"的协同范式，统一了外部监督信号与在线试错信号。

• 实现"按需支架"：模型能独立解决的问题无需指导，困难问题才逐步增加指导强度。在训练过程中，专家指导轨迹占比自然递减，模型自主探索能力持续增强。

方法：

本文提出TRAPO框架，通过在实例级别交错执行监督微调与强化学习来解决传统两阶段训练的不一致性问题。具体而言，该方法针对每个训练样本，在专家演示轨迹的前缀部分应用SFT损失以实现知识内化，同时在模型自主生成的后续部分应用RL损失以促进探索。为克服标准SFT因前向KL散度模式覆盖特性导致的概率质量分配至无支持区域、进而引发策略退化的问题，论文设计了信任区域SFT（TrSFT）目标函数，通过在梯度计算中引入动态裁剪机制，在目标策略置信度高的区域采用标准SFT，在低置信度区域则限制梯度幅度，从而将优化行为从前向KL的模式覆盖转向反向KL的模式寻求。

TRAPO框架结构图：信任区域微调与自适应专家指导的协同训练机制

本图展示了TRAPO框架的核心机制：将强化学习与信任区域监督微调（TrSFT）在实例级别进行融合。图中左侧对比了标准SFT与TrSFT的梯度更新方式，前者在目标策略对某个token赋予极低概率时会产生爆炸性梯度，后者则通过引入信任区域参数α对梯度权重进行裁剪，避免模型被拉向专家策略中低置信区域，从而稳定训练。右侧展示了“专家前缀动态选择”流程：系统先让目标模型在无专家指导的情况下尝试解题，若回报低于设定阈值，则逐步引入更长比例的专家前缀作为提示，形成由浅入深的支架式指导；整个轨迹的前缀部分用TrSFT损失进行优化，后续由模型自主生成的部分则用RL损失更新，实现“边学边练”的协同训练。

标准SFT与TrSFT策略演化对比图：空白区域概率分布的动态差异

本图左侧四阶段快照显示，标准SFT为了逼近三峰专家策略，会先把概率质量“摊薄”到专家并未覆盖的空白区域，导致目标策略出现虚假模式；随着训练继续，这些虚假模式才被逐步修正。而TrSFT由于用信任区域参数α对梯度进行裁剪，一旦当前策略对某区域置信度低于阈值便抑制更新，因而始终避开空白区，只专注拟合与自身高置信区重叠的专家模式，呈现出“先近后远”的稳健收敛路径。右侧累积概率曲线进一步量化：标准SFT在训练中期把近30 %的总概率分配到Void Region，剧烈震荡后才缓慢下降；TrSFT则始终将这一比例压到10 %以内，最终分布与专家策略几乎重合，验证了其将前向KL“模式覆盖”转变为反向KL“模式寻求”的理论结论。

TRAPO与GRPO训练动态对比：回报、长度与熵的三重跃升

本图记录了TRAPO与GRPO在训练全程三项关键指标的演变：平均回报、生成长度和输出熵。TRAPO从一开始就凭借专家前缀的引导获得更高回报，并持续上扬，最终收敛到显著优于GRPO的水平；其生成长度在初期迅速拉长，表明模型快速内化了专家轨迹中“多步展开”的推理模式，而GRPO始终难以突破短输出的习惯。与此同时，TRAPO的熵值先降后稳，维持在一个相对较高且平稳的区间，显示它在吸收专家知识的同时仍保持足够的策略多样性，为后续探索留足空间；GRPO的熵则一路下滑，策略过早趋于单一。整体曲线表明，TRAPO通过“先模仿再探索”的实例级混合更新，实现了更高质量、更长链条、更富弹性的推理学习过程。

实验

该表格把当下主流的后训练方法放到数学推理和通用推理两大考场一次性“亮分”。纵览数字，TRAPO在数学五件套上平均56.6分，把纯RL最强代表Oat-Zero（50.1）拉下6分多，比经典“先SFT再RL”的54.3也净涨2.3，更是把纯SFT的50.3远远甩在身后；在通用域ARC-c与MMLU-Pro上，它同样以68.3的平均分登顶，说明借助专家指导并没有把模型“锁死”在数学题海里，反而让泛化能力同步升级。对比同行“借专家”方案，LUFFY靠离线混入一条专家轨迹拿到55.5，ReLIFT交替训练拿到53.4，都低于TRAPO的56.6，差距主要来自TRAPO在MATH-500和Olympiad上的高稳定输出。再看纯RL阵营，GRPO虽在个别点逼近，但平均落后6分，且通用域仅63.9，显著低于TRAPO的68.3，显示纯在线探索难以兼顾深度与广度。

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