Tencent（腾讯）

STARE: Surprisal-Guided Token-Level Advantage Reweighting for Policy Entropy Stability

STARE: 基于惊讶度的令牌级优势重加权以实现策略熵稳定性

Haipeng Luo, Qingfeng Sun, Songli Wu, Can Xu, Wenfeng Deng, Han Hu, Yansong Tang

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Tencent Hunyuan（腾讯 Hunyuan） 纠错

AI总结 针对GRPO等RL算法中策略熵崩溃问题，提出STARE方法，通过惊讶度分位数识别熵关键令牌并重加权其优势，结合目标熵闭环门控稳定熵，在1.5B-32B模型和多种任务上实现稳定训练，AIME24/25准确率提升4%-8%。

Comments LLM, Reinforcement Learning

Trust the Right Teacher: Quality-Aware Self-Distillation for GUI Grounding

信任正确的教师：面向GUI定位的质量感知自蒸馏

Jingyuan Huang, Zuming Huang, Yucheng Shi, Tianze Yang, Xiaoming Zhai, Wei Chu, Ninghao Liu

机构 * University of Georgia（佐治亚大学） ； INFLY Tech ； Tencent AI Lab（腾讯AI实验室） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

AI总结 提出质量感知自蒸馏方法，通过软正确性感知门控和教师概率缩放改善坐标令牌教师信号质量，提升VLM在GUI定位任务中的性能。

Comments corrected some claims