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。
你有没有发现，即使是最先进的AI系统，在面对复杂问题时仍然会给出令人沮丧的错误答案？问题往往不在于大语言模型本身，而在于它们根本找不到正确的信息。
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”！
图灵奖得主Yoshua Bengio重磅官宣创办非营利机构LawZero，致力研发「设计即安全」的AI系统，以对抗AI军备竞赛带来的风险。主张构建不具行动性、以理解世界为目标的可信AI。
主席在《矛盾论》中强调"具体问题具体分析，是Marxism的活的灵魂"。而在AI领域，我们终于有了一个能够践行这一哲学思想的技术框架——MAS-ZERO，帮我们构建能够因地制宜、因时制宜的智能系统。
信息检索能力对提升大语言模型 (LLMs) 的推理表现至关重要，近期研究尝试引入强化学习 (RL) 框架激活 LLMs 主动搜集信息的能力，但现有方法在训练过程中面临两大核心挑战：
新增 Qwen3-0.6B 在 Ag_news 数据集 Zero-Shot 的效果。新增 Qwen3-0.6B 线性层分类方法的效果。
本文详细解读了 Kimi k1.5、OpenReasonerZero、DAPO 和 Dr. GRPO 四篇论文中的创新点，读完会对 GRPO 及其改进算法有更深的理解，进而启发构建推理模型的新思路。
强化学习（RL）+真实搜索引擎，可以有效提升大模型检索-推理能力。
