这次实验基于我之前跑过的github上的 GRPO 代码，尝试融入微软提出但还没有开源的 GFPO 思路，在 GSM8K 数学推理任务上做的一次小改造。核心改动主要集中在引入 rejection sampling 和 掩码机制：前者通过筛选候选响应来缩短推理长度，后者确保只有高质量的响应参与梯度更新。

在豆老师编程 PC 端的辅助下，代码重构和调试的效率大幅提升，避免了很多手工排查的麻烦。最终实验结果表明，GFPO 在基本保持准确率的同时，将平均响应长度缩短了约 45%，推理效率显著提高。

对我来说，这次实践最大的收获就是熟悉了 GFPO 背后的设计思路，以及在小规模实验里感受到AI工具辅助开发的便利性。整体而言，这是一次比较简单但有价值的学习型实验。