1.快手kpi是什么意思

本研究由快手科技 Klear 语言大模型团队完成，核心作者苏振鹏，潘雷宇，吕民轩，胡文凭，张富峥，周国睿等快手 Klear 语言大模型团队聚焦在基础语言大模型研发、Agent RL 等前沿技术创新等方向，积累务实的探索 AGI 的能力边界，并不断推进 AI 领域新技术和新产品的发展。

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此前，该团队已开源了 Klear-46B-A2.5B 和 Klear-Reasoner-8B 等模型，其中 Klear-Reasoner-8B 在数学和代码的基准测试上达到了同参数级别模型的 SOTA 效果。

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近年来，随着 OpenAI O1、Deepseek R1、KIMI K2 等大模型不断展示出复杂推理与思维链能力，强化学习已成为推动语言模型智能跃升的关键技术环节相比传统的监督微调，RL 通过奖励信号直接优化模型行为，使模型能够在训练中自我探索、自我修正。

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然而，这一阶段的训练并非稳态过程业界在大规模 RLVR 实践中普遍发现，模型熵的失衡，即探索与利用的不协调，是导致模型训练不稳定、性能难以提升的核心原因针对这一长期瓶颈，快手 Klear 团队提出了一种新的强化学习算法 CE-GPPO（Coordinating Entropy via Gradient-Preserving Policy Optimization），该方法以「熵」为核心视角，重新审视 RL 中梯度裁剪机制的本质影响，并对应地提出了梯度保留策略，在保证训练稳定的前提下，纳入裁剪区间外的梯度使模型能够在训练过程中达到探索与收敛的平衡。

快手Klear团队提出CE-GPPO：通过梯度保留协调熵，解决强化学习中的熵不稳定问题（插图

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论文标题：CE-GPPO: Coordinating Entropy via Gradient-Preserving Clipping Policy Optimization in Reinforcement Learning

论文地址：https://www.arxiv.org/pdf/2509.20712项目地址：https://github.com/Kwai-Klear/CE-GPPO研究动机在使用强化学习方法优化大模型以处理复杂推理任务的过程中，策略熵的平衡是核心挑战，原因在于它衡量了动作选择的不确定性，能够代表模型探索与利用的权衡。

然而，现有的方法通常面临熵不稳定的问题，具体来说包含两方面，一方面是熵坍缩，这会造成模型的输出趋于单一，丧失探索能力，另一方面是熵爆炸，这会造成模型过度探索，进而导致训练不稳定、难以收敛

快手Klear团队提出CE-GPPO：通过梯度保留协调熵，解决强化学习中的熵不稳定问题（插图1

CE-GPPO 通过研究将所有 token 分为四类，分别对熵有不同的作用：导致熵坍缩的 token 类型：正优势高概率 token（PA

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