STARE nutzt Überraschungsmetriken und selektive Advantage-Reweighting, um Policy-Entropie über lange Trainingssequenzen stabil zu halten und dabei Genauigkeit um 4–8 % zu verbessern.
GRAIL nutzt Gradient-Aktivierungs-Salienz, um relevante Reasoning-Schritte stärker zu trainieren als irrelevante Token, und erreicht 3,60% Genauigkeitsverbesserung ohne separate Prozess-Level-Überwachung.
