全网首发！清华周伯文团队最新综述，把大模型强化学习讲透了！

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原创最新推荐文章于 2026-05-12 05:14:23 发布 1.2k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

强化学习（Reinforcement learning）综述文章目录Reinforcement learning 综述强化学习的分类环境（Model-free,Model-based）Based(Policy-Based RL & Value-Based RL)回合更新和单步更新在线学习和离线学习强化学习理论基础马尔可夫决策过程（Markov Decision Processes,MDPs）基本概念MDP 求解Bellman期望方程Bellman方程的分析状态价值函数和动作价值函数的关系最优方程最优价值函数（optimal state-value funct 阅读详情

创新点

本文首次系统性地综述了强化学习（RL）在大型推理模型（LRMs）中的应用，涵盖了从基础组件到实际应用的各个方面。这种全面性使得研究人员能够快速了解该领域的全貌。
文章详细讨论了多种奖励设计方法，包括可验证奖励、生成式奖励、密集奖励和无监督奖励，并分析了每种方法的优势和适用场景。例如，可验证奖励在数学和编码任务中的应用，以及生成式奖励在非可验证任务中的潜力。

方法

本文采用系统性综述的研究方法，全面梳理了强化学习（RL）在大型推理模型（LRMs）中的应用。首先，文章从基础组件入手，深入分析了奖励设计、策略优化和采样策略等关键要素，并探讨了这些组件在不同研究方向中的技术路径。接着，文章聚焦于RL在LRMs中面临的几个基础性问题，如RL的角色、与监督微调的比较、模型先验等，通过对比和分析，揭示了这些问题的复杂性和研究现状。此外，文章还详细考察了RL训练所需的资源，包括静态语料库、动态环境和RL基础设施，评估了这些资源对训练效果的影响。在应用层面，文章广泛覆盖了RL在编码任务、代理任务、多模态任务、多智能体系统、机器人任务和医疗任务等多个领域的实际应用，总结了不同领域中RL的应用模式和挑战。

强化学习在大型推理模型中的应用框架

本图展示了强化学习（RL）在大型推理模型（LRMs）中的应用框架。图中首先介绍了RL的基础组件，包括奖励设计、策略优化和采样策略。奖励设计部分涵盖了可验证奖励、生成式奖励、密集奖励和无监督奖励等多种类型，这些奖励机制在不同任务中发挥着关键作用。策略优化部分则涉及基于批评家的算法和无批评家的算法，这些算法通过不同的方式优化模型的策略，以提高模型的推理能力。采样策略部分探讨了动态和结构化采样方法，以及采样超参数的调整，这些策略对于提高RL训练的效率和稳定性至关重要。

强化学习在大型推理模型中的发展历程

本图展示了强化学习（RL）在大型推理模型（LRMs）中的发展历程和主要方法。图中首先回顾了基于人类反馈的强化学习（RLHF）和直接偏好优化（DPO）这两种主要的RL方法，它们在对齐人类偏好方面取得了显著成果。然而，随着研究的深入，人们发现这些方法在解决复杂逻辑任务（如数学和编程）方面存在局限性。因此，研究者们开始探索新的方向，即通过可验证的奖励信号（RLVR）来激励模型的推理能力。这种方法在DeepSeek-R1和OpenAI o1等模型中得到了成功应用，显著提升了模型在数学和编程任务上的表现。

强化学习的基本组件及语言模型作为代理的配置

本图展示了强化学习（RL）的基本组件以及语言模型（LMs）作为强化学习代理的配置方式。图中首先介绍了强化学习的基本概念，包括状态（State）、动作（Action）、奖励（Reward）和策略（Policy）。在强化学习的框架中，代理（Agent）与环境（Environment）进行交互，代理根据当前状态选择动作，环境则根据代理的动作提供新的状态和奖励。这一过程通过马尔可夫决策过程（MDP）来形式化描述，其中状态空间（S）、动作空间（A）、转移概率（P）、奖励函数（R）和折扣因子（γ）是其核心组成部分。

实验

本表提供了关于开源强化学习（RL）训练的大型语言模型（LLMs）的详细信息。这些模型在不同的组织、架构、参数规模、算法和模态方面存在差异，反映了当前RL在LLMs领域研究的多样性和进展。表中首先列出了模型的名称和发布日期，这有助于追踪模型的发布时间和发展趋势。接着，表中指出了每个模型的组织来源，如清华大学、上海人工智能实验室、阿里巴巴等，这些信息有助于了解哪些机构在该领域处于领先地位。在架构方面，本表展示了不同模型采用的架构类型，包括密集型（Dense）、混合专家（MoE）、稀疏注意力（Sparse Attention）等。这些架构选择对模型的性能和效率有重要影响，例如，MoE架构能够通过专家混合提高模型的表达能力和计算效率。在架构方面，本表展示了不同模型采用的架构类型，包括密集型（Dense）、混合专家（MoE）、稀疏注意力（Sparse Attention）等。参数规模是表中的另一个关键信息，它显示了模型的大小，从几亿到数千亿不等。参数规模直接影响模型的复杂性和推理能力，较大的模型通常能够处理更复杂的任务，但也需要更多的计算资源。

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