我注意到在 SEARCH-R1 中，推理与检索交替的轨迹会导致序列变得非常长（例如 检索块可达 500 tokens ）。在当前的 GAE（广义优势估计） 实现中，这些非模型生成的 token 被视为普通的时间步处理。
存在的问题：
信号消失（Credit Dilution）： 由于衰减因子 $(\gamma \lambda)^t$ 的指数级影响，最终答案产生的优势信号（Advantage）在穿过漫长的检索内容块后，到达初始 查询时已被极度稀释。
训练不稳定性： 标准 GAE 强制价值网络（Value Function）去预测外部噪声检索状态的 $V$ 值，这可能是导致 GRPO/PPO 训练后期出现奖励崩溃（Reward Collapse）的诱因之一 。
建议优化（Skip-Info GAE）：
我建议对 GAE 递归逻辑进行改进，使其“跳过”被 $I(y_t)=0$ 掩码的检索 token 。机制： 将整个 infomation块视为一次单一的环境状态转移，而不是离散的多个时间步。
预期效果：
确保正确答案的信用能直接反馈给发起搜索的动作，从而提升多跳推理（Multi-hop）的成功率并增强训练稳定性。
请问维护者是否考虑过这种“跳过检索内容”的逻辑，以优化长上下文下的信用分配？
我注意到在 SEARCH-R1 中，推理与检索交替的轨迹会导致序列变得非常长（例如 检索块可达 500 tokens ）。在当前的 GAE（广义优势估计） 实现中，这些非模型生成的 token 被视为普通的时间步处理。
存在的问题：$(\gamma \lambda)^t$ 的指数级影响，最终答案产生的优势信号（Advantage）在穿过漫长的检索内容块后，到达初始 查询时已被极度稀释。$V$ 值，这可能是导致 GRPO/PPO 训练后期出现奖励崩溃（Reward Collapse）的诱因之一 。
信号消失（Credit Dilution）： 由于衰减因子
训练不稳定性： 标准 GAE 强制价值网络（Value Function）去预测外部噪声检索状态的
建议优化（Skip-Info GAE）：$I(y_t)=0$ 掩码的检索 token 。机制： 将整个 infomation块视为一次单一的环境状态转移，而不是离散的多个时间步。
我建议对 GAE 递归逻辑进行改进，使其“跳过”被
预期效果：
确保正确答案的信用能直接反馈给发起搜索的动作，从而提升多跳推理（Multi-hop）的成功率并增强训练稳定性。
请问维护者是否考虑过这种“跳过检索内容”的逻辑，以优化长上下文下的信用分配？