一句话说清：让模型自己跟自己比，哪条回答更得分就多学哪条。1. 它到底在说什么GRPO 是英文 Group Relative Policy Optimization 的缩写，中文译作“分组相对策略优化”。它是一种用来微调大语言模型的强化学习算法，核心思路可以概括成一句话：对同一个问题，让模型一口气生成好几条回答，再拿它们的得分互相比较，得分高于“小组平均分”的就多学一点，低于平均的就少学一点。用一个生活化的类比来理解：传统做法像请一位私教（评论家）盯着你每一次练习，给你逐拍打分；GRPO 则像把一个学习小组放在一起——不请私教，而是让这一组人互相比。某人这次做得比同组平均水平好，就被认为“方向对”，下次更可能这么做；比平均差，就被认为“方向偏”，下次压下去。谁好谁坏，由组内相对位置决定，不需要额外请一位裁判。2. 为什么现在这个词很热GRPO 的走红有一条清晰的时间线。2017 年，OpenAI 的 John Schulman 等人提出 PPO（Proximal Policy Optimization，近端策略优化，arXiv:1707.06347），成为后来 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedb
