近日，摩爾線程的 AI 研究團隊在國際頂級學術會議 AAAI2026上發布了其最新研究成果，提出了一種名為 URPO（統一獎勵與策略優化）的創新框架。這項技術旨在簡化大語言模型的訓練過程，并突破其性能的瓶頸，為 AI 領域帶來新的技術路徑。

在題為《URPO:A Unified Reward & Policy Optimization framework for Large Language Models》的論文中，研究團隊將傳統的 “大模型訓練” 方法進行了重塑。URPO 框架獨特之處在于，它將 “指令遵循” 和 “獎勵評判” 兩種角色合二為一，讓一個單一模型在訓練階段實現同步優化。這意味著模型不僅能聽懂指令，還能自己打分，從而提升了訓練的效率和效果。

URPO 框架在三個關鍵技術方面攻克了當前的挑戰。首先是數據格式統一，研究團隊成功地將不同類型的數據（如偏好數據、可驗證推理數據和開放式指令數據）轉化為適用于 GRPO 訓練的統一信號格式。其次，通過自我獎勵循環，模型在生成多個候選回答后，可以自主評分，將其結果用作 GRPO 訓練的獎勵信號，從而形成高效的自我改進循環。最后，協同進化機制通過混合處理三類數據，實現了模型生成能力與評判能力的雙向提升。

實驗結果顯示，基于 Qwen2.5-7B 模型的 URPO 框架，在多個性能指標上均超越了依賴獨立獎勵模型的傳統基線。例如，在 Alpacaeval 指令跟隨榜單上得分提升至44.84，綜合推理能力測試的平均分也從32.66提升至35.66。同時，該模型在 RewardBench 獎勵模型評測中獲得了85.15的高分，表現優于專用獎勵模型的83.55分，充分展現了 URPO 的優越性。

值得一提的是，摩爾線程已經在其自主研發的計算卡上實現了 URPO 框架的高效運行，并完成了與主流強化學習框架 VERL 的深度適配。這一突破不僅標志著摩爾線程在大模型訓練領域的領先地位，也為未來的 AI 發展指明了方向。