雷军千万年薪招揽的DeepSeek作者，究竟是何方神圣？
10月14日，小米与北京大学联合署名的论文正式发表于arXiv预印本平台。此前曾被曝以千万年薪被小米创始人兼CEO雷军招募的DeepSeek“天才少女”罗福莉，出现在这篇论文的通讯作者名单中。但值得注意的是，论文作者名单中并未明确标注罗福莉属于小米大模型团队。
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通讯作者中的罗福莉是95后年轻学者，她本科就读于北京师范大学计算机专业，硕士毕业于北京大学计算语言学研究所计算语言学专业。罗福莉曾在阿里巴巴达摩院主导开发了多语言预训练模型VECO，并推动了AliceMind的开源工作。2024年她加入DeepSeek，参与了MoE大模型DeepSeek-V2的研发工作。去年年底，小米被曝以千万年薪从DeepSeek-V2核心开发团队中招募罗福莉，这一消息一度登上热搜引发广泛关注，但至今双方都未公开声明是否正式入职小米。
这篇创新论文提出了提升MoE模型强化学习训练效果的新方法——Rollout Routing Replay（简称R3）。实验结果证明，R3的整体性能优于GRPO、TIS这类强化学习领域优化模型性能的算法，且引入R3的所有组合方法在训练全程均未出现崩溃，训练过程中训练-推理KL散度等关键指标始终维持在较低水平，在不影响训练速度的情况下，使得极端token比例减少了一个数量级。
当前，强化学习已成为提升大语言模型核心能力的关键技术路径。然而在MoE模型中，路由机制往往容易引入不稳定性，甚至导致强化学习训练崩溃，而现有的引入重要性采样机制等方法并不能显著提升训练稳定性。与此前采取丢弃差异较大的数据之类的变通方法不同，这篇论文的研究人员期望通过解决路由分布差异——也就是R3方法来根本性解决这一问题。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2510.11370
01.破解强化学习崩溃的关键方法，小米团队提出R3
强化学习已成为大语言模型后期训练过程中不可或缺的核心技术，利用大规模强化学习能够使大模型更深入、更广泛地进行推理，从而获得解决复杂问题所需的高级能力。但其面临的核心挑战在于如何平衡训练效率与模型稳定性。
现代强化学习框架通常使用不同的推理引擎和训练引擎，但这种架构上的分离可能导致token概率分布出现分歧，甚至可能引发灾难性的训练崩溃。然而现有的改进方法并不能完全解决MoE模型上进行强化学习训练时出现的策略差异问题。
研究人员提出的R3方法，其工作原理是在序列生成期间从推理引擎捕获路由分布，并将其直接回放到训练引擎中。这一过程可以有效缩小训练和推理阶段的路由行为差异，其显著特征是两个引擎生成的逻辑向量的KL散度（量化两个概率分布之间差异程度的指标，值越小说明两个分布越接近）显著降低，两阶段之间概率差异显著的token数量减少了大约一个数量级。
此外，该方法可同时适用于在线策略（on-policy）和小批量离线策略强化学习场景。
论文提到了研究团队的三大主要贡献：
1、系统识别和分析了MoE模型中训练和推理之间的路由分布差异，强调了它们在训练不稳定性中的作用；
2、提出Rollout Routing Replay方法，该方法重用训练引擎内部的前向传播过程中的路由分布，以协调训练和推理之间的路由行为；
3、将R3应用于多种强化学习设置进行MoE强化学习，并表明R3在稳定性和整体性能方面优于GSPO和TIS方法。
02.可显著缩小训练-推理差异，对Agent任务大有裨益
R3的核心思路是在训练前向传播过程中重用推理路由掩码I，同时仍将softmax应用于训练逻辑以保持梯度流。
这种设计主要有两个目的：一是对齐训练和推理，确保训练回放期间使用的专家与推理期间选择的专家相匹配，从而消除专家选择中的不匹配；二是保留梯度数据流，通过仅回放掩码，梯度仍然可以流回logits而不会干扰计算图，这有助于更有效地优化路由器。
具体来看，R3在效率优化上，通过路由掩码缓存机制适配多轮对话场景，降低计算开销。
其论文提到，缓存的路由掩码具有相似的属性，对于相同的前缀token，MoE路由器应该产生相同的结果，因此来自推理引擎的路由掩码可以与KVCache一起缓存，从而无缝集成到现有推理框架中。
对于每个层级和token前缀，相应的路由掩码都存储在KVCache中。当相同的前缀出现并命中缓存时，这些掩码可以被重用，从而无需重新计算，这使得R3能够与现有前缀缓存机制无缝集成。
研究人员表示，缓存路由掩码在Agent场景中有较大应用空间。例如软件工程和网页浏览等Agent任务，都涉及自回归生成和工具调用之间的多轮交互。为了提高效率，这些过程会直接重用前几轮的KVCache，因此无需重新生成已计算的数据。
为了验证R3在缩小训练-推理差异上的有效性，研究人员使用Qwen3-30B-A3B模型进行了验证，其在推理过程中获得的路由分布缓存在SGLang上，并在Megatron框架内回放它们。
结果表明，应用R3后，训练和推理之间的KL散度从1.5×10³显著减小到7.5×10⁻⁴水平，接近于稠密模型的6.4×10⁻⁴水平，这表明其训练-推理差异显著减小。
研究人员还绘制了使用R3的训练-推理差异比率累积分布图，对于MoE模型，应用R3可将具有较大训练-推理差异的token频率降低一个数量级。
03.实测三大能力提升：整体性能、训练稳定、优化生成行为
为了评估R3对强化学习训练的性能改进效果，研究人员从BigMath、ORZ等开源数据集中筛选约10万道可验证数学题，采用AIME24、AIME25、AMC23和MATH500作为基准数据集进行评估，并在单次训练过程中每5个全局步骤测量一次模型性能。
其选择的模型是Qwen3-30B-A3B-Base及其微调模型Qwen3-30B-A3B-SFT。
评估方式是每5个全局步骤记录模型性能，最终报告最佳性能及对应训练步骤，若模型后期性能下降，则同时追踪训练崩溃步骤。
实验结果表明，在整体性能方面，R3在多步更新场景中表现优异，GRPO+R3平均得分68.05分，比GSPO高出1.29分；GSPO+R3进一步提升至69.00分，比单独使用GSPO高出2.24分。
在单步更新场景中，SFT模型上，GRPO+R3平均得分71.83分，比GRPO（62.23分）高出9.6分，比GRPO+TIS（66.24分）高出5.59分；Base模型上，GRPO+R3平均得分70.73分，比GRPO（61.69分）高出9.04分。
研究人员还发现，将R3与TIS结合使用并不能带来明显的性能提升，甚至可能会降低性能。例如在SFT模型单步设置中，TIS+R3的得分比单独使用R3低1.69分。由于R3本身已经显著降低了训练和推理之间的策略差异，因此TIS的额外校正效果微乎其微。
在训练稳定性方面：如GRPO、GRPO+TIS等未加入R3的方法在单步更新场景中均出现了训练崩溃——GRPO在第60步崩溃、GRPO+TIS在第105步崩溃。
引入R3后，所有组合方法均无崩溃，且训练过程中训练-推理KL散度等指标始终保持在较低水平。
在优化与生成行为方面，R3还能增强优化稳定性、探索行为和生成动态。下图是研究人员绘制的基础模型组训练过程中的序列长度、梯度范数、生成熵和评估分数。
结果显示，R3具有更小的梯度范数、更平滑的序列增长模式和更稳定的熵值变化。实验中使用R3时，生成的序列长度在训练开始后迅速上升，表明R3能够快速捕捉到正确的优化方向，相比之下其他两个训练过程在第80步后才缓慢上升，并且波动更为明显；同时R3始终保持着较低的梯度范数，表明优化过程更加稳定；此外，熵值在大约第25步后开始稳步上升，表明较早地开始探索策略，在不使用R3时，熵值上升更晚，并且波动较大。
04.结语：聚焦MoE模型训练难题，小米提出新思路
MoE架构如今已成为扩展现代语言模型容量的关键技术基石，其采用门控网络稀疏地激活部分专家参数，从而将模型的总参数量与推理成本分离开来，进而大幅提升了模型容量。然而，由于门控网络的敏感性，MoE模型容易受到训练不稳定性的影响，这使得路由稳健性成为模型收敛的核心挑战。
在这篇创新论文中，研究人员在训练过程中重用推理阶段的路由分布，既在保留梯度流的同时对齐专家选择。这种研究思路或许能为行业提供新的研究方向。
本文来自微信公众号：智东西（ID：zhidxcom），作者：程茜，原标题《小米AI新论文！雷军千万年薪要挖的DeepSeek天才少女署名》
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