# 无需训练的提示选择：基于部分展开的高效强化学习

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**Published:** 2026年10月20日
**Author:** Lei Jiang, Honghui Bao, Yue Zhou, Zhengyao Gu, Langzhou He, Natalie Parde
**Source:** arXiv — cs.AI
**Language:** en-US
**HTML:** https://aiqazaqstan.com/zh/articles/training-free-prompt-selection-for-efficient-reinforcement-learning-with

arXiv:2610.24229v1 发布类型: 新 摘要: 可验证奖励强化学习(RLVR)已成为训练推理模型的主流范式,但其计算成本使得高效数据选择日益重要。由于训练示例…

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> [在 arXiv — cs.AI 阅读全文](https://arxiv.org/abs/2610.24229)

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