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。
一项来自清华大学和上海交通大学的研究颠覆了对可验证奖励强化学习（RLVR）的认知。RLVR被认为是打造自我进化大模型的关键，但实验表明，它可能只是提高了采样效率，而非真正赋予模型全新推理能力。
一个7B奖励模型搞定全学科，大模型强化学习不止数学和代码。
