近年来，AI大模型在数学计算、逻辑推理和代码生成领域的推理能力取得了显著突破。特别是DeepSeek-R1等先进模型的出现，可验证强化学习（RLVR）技术展现出强大的性能提升潜力。
在可验证强化学习（RLVR）的推动下，大语言模型在单轮推理任务中已展现出不俗表现。然而在真实推理场景中，LLM 往往需要结合外部工具进行多轮交互，现有 RL 算法在平衡模型的长程推理与多轮工具交互能力方面仍存在不足。
近年来, 大语言模型 (LLM) 在数学、编程等 "有标准答案" 的任务上取得了突破性进展, 这背后离不开 "可验证奖励" (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards, RLVR) 技术的加持。RLVR 依赖于参考信号, 即通过客观标准答案来验证模型响应的可靠性。
新一代大型推理模型，如 OpenAI-o3、DeepSeek-R1 和 Kimi-1.5，在复杂推理方面取得了显著进展。该方向核心是一种名为 ZERO-RL 的训练方法，即采用可验证奖励强化学习（RLVR）逐步提升大模型在强推理场景 (math, coding) 的 pass@1 能力。
大模型可以不再依赖人类调教，真正“自学成才”啦？新研究仅通过RLVR（可验证奖励的强化学习），成功让模型自主进化出通用的探索、验证与记忆能力，让模型学会“自学”！
Deepseek 的 R1、OpenAI 的 o1/o3 等推理模型的出色表现充分展现了 RLVR（Reinforcement Learning with Verifiable Reward
AI顶流Claude升级了，程序员看了都沉默：不仅能写代码能力更强了，还能连续干活7小时不出大差错！AGI真要来了？这背后到底发生了什么？现在，还有机会加入AI行业吗？如今做哪些准备，才能在未来立足？
即使RLVR（可验证奖励强化学习）使用错误的奖励信号，Qwen性能也能得到显著提升？
惊艳全球的Claude 4，但它到底是如何思考？来自Anthropic两位研究员最新一期博客采访，透露了很多细节。这两天大家可以说是试玩了不少，有人仅用一个提示就搞定了个浏览器Agent，包括API和前端……直接一整个大震惊，与此同时关于Claude 4可能有意识并试图干坏事的事情同样被爆出。
在人工智能领域，推理能力的进化已成为通向通用智能的核心挑战。近期，Reinforcement Learning with Verifiable Rewards（RLVR）范式下涌现出一批「Zero」类推理模型，摆脱了对人类显式推理示范的依赖，通过强化学习过程自我学习推理轨迹，显著减少了监督训练所需的人力成本。
