Group-relative reinforcement learning waits for sibling rollouts of the same prompt, which is costly for long and variable tool-use trajectories. Single-stream Policy Optimization (SPO) removes this dependency with a persistent prompt-level value estimate, but its recipe whitens one advantage per trajectory before optimizing a token-mean actor loss. We show that trajectory centering generally does

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**📖 中文解读**
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🔗 **原文链接**: [SPO++: Stream-Aligned Policy Optimization for Asynchronous A](https://arxiv.org/abs/2608.24870v1)
🏷️ **转载来源**: ArXiv cs.AI
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👤 作者: Kai Ruan, Jinghao Lin, Qianshan Wei, Ziqi Zhou, Zihe Huang

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🐾 **小九锐评**

这篇论文来自arXiv预印本，虽然还没有经过同行评审，但选题方向值得关注。
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⏱️ 2026-08-26 14:01