Privy to the Foil: Recasting Value Estimation with a Self-Privileged Critic for RLVR

📄 arXiv: 2609.37825v1 📥 PDF

作者: Kun Liang, Chenming Tang, Clive Bai, Weijie Liu, Zeyuan Liu, Qingyang Zhang, Saiyong Yang, Yunfang Wu

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-09-29

💡 一句话要点

提出$π$PPO框架以改进稀疏奖励下的价值估计问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 价值估计 演员-评论家 自我特权 多步推理 稀疏奖励 深度学习 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的演员-评论家方法在稀疏奖励环境中面临价值估计不准确的问题，影响信用分配和在线训练的稳定性。
  2. 本文提出$π$PPO框架，通过重用成功和失败的回放作为对比证据，帮助评论家更好地评估中间推理过程。
  3. $π$PPO在多个数学推理基准上表现优异，显著提高了价值估计质量，并在与较小的非对称评论家配对时仍然有效。

📝 摘要（中文）

在多步推理任务中，如何为中间步骤分配信用仍然是训练大型语言模型（LLMs）的核心挑战。现有的演员-评论家方法如PPO通过学习价值函数来构建基于token的优势，但其有效性依赖于可靠的价值估计。本文提出了一种自我特权的演员-评论家框架$π$PPO，通过重用经过验证的同提示回放作为对比证据，帮助评论家评估中间推理，显著提高了价值估计的质量，并在数学推理基准上超越了代表性的基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在稀疏奖励环境中，如何有效地为中间步骤分配信用的问题。现有方法在价值估计上存在不准确性，导致信用分配不当和训练不稳定。

核心思路：提出$π$PPO框架，通过重用同提示的回放数据，提供对比证据，帮助评论家更准确地评估中间推理的有效性，从而改善价值估计。

技术框架：$π$PPO框架包含两个主要模块：演员模块负责策略优化，评论家模块负责价值估计。通过对比成功与失败的回放，评论家能够更好地理解中间步骤的价值。

关键创新：$π$PPO的核心创新在于自我特权机制，允许评论家利用历史回放数据进行对比学习，这一设计显著提高了价值估计的准确性。

关键设计：在参数设置上，$π$PPO使用了标准的损失函数，并在网络结构上保持与传统PPO一致，确保了与现有系统的兼容性。

🖼️ 关键图片

img_0
img_1
img_2

📊 实验亮点

$π$PPO在多个数学推理基准上表现出色，相较于代表性的演员-评论家和无评论家基线方法，价值估计质量提升幅度显著，具体实验结果显示提升幅度达到XX%。此外，即使与较小的非对称评论家配对，$π$PPO依然保持了良好的性能。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理中的推理任务、智能对话系统以及复杂决策支持系统。通过提高价值估计的准确性，$π$PPO能够在多步推理任务中实现更高效的学习和更可靠的决策，未来可能在教育、金融分析等领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Assigning credit to intermediate steps remains a central challenge in training Large Language Models (LLMs) on multi-step reasoning tasks with sparse terminal rewards, and actor-critic methods such as PPO address this by learning value functions to construct token-level advantages. Their effectiveness, however, hinges on reliable value estimation, a difficult task requiring the critic to both assess progress toward a correct solution and anticipate an evolving policy's future behavior; errors in either can compromise credit assignment and destabilize online training. In this paper, we revisit the standard state-only formulation of value estimation and propose $π$PPO, a self-privileged actor-critic framework. By reusing verified same-prompt rollouts as contrastive evidence, $π$PPO helps the critic assess intermediate reasoning against successful and failed attempts, while preserving standard policy optimization and the deployment interface. Experiments show that $π$PPO consistently improves value-estimation quality by a substantial margin and outperforms representative actor-critic and critic-free RLVR baselines on challenging mathematical reasoning benchmarks, while remaining effective even when paired with substantially smaller asymmetric critics.