2025最新RL×LLM技术综述（超详细）从入门到精通，收藏这篇就够了！

文章介绍了2025年最新RL×LLM技术两大综述：一是RL在LLM全生命周期的应用，重点解读RLVR算法演进；二是RL如何炼成大推理模型(LRM)，系统拆解奖励设计、策略优化等。RLVR用可自动判对奖励替代人类偏好，显著提升模型在数学、代码等任务表现，催生GRPO、DAPO等新算法，并使模型涌现"自我反思"等能力，为LLM发展提供新方向。

---

今天分享2篇2025最新RL×LLM的技术综述：复旦、字节等全景扫描“RL在LLM全生命周期的打法”，清华、上海AI Lab等聚焦“RL如何炼成大推理模型”

传统 RLHF 解决“对齐”——让模型更礼貌、更安全。

2024 年起，OpenAI o1、DeepSeek-R1、Kimi k1.5、Qwen3 等相继亮相：在数学、代码、科学问答上暴涨几十个百分点，秘诀是 RL with Verifiable Rewards（RLVR）——用可自动判对的奖励（unit-test、math-verify）代替昂贵人类偏好。

结果：推理长度↑、Pass@1↑，出现“自我反思”“纠错”等涌现行为，于是“大推理模型（LRM）”概念出圈。

第一篇Paper完整梳理 RL 在 LLM 全生命周期的玩法：从预训练 → 对齐 → 推理增强，重点解读 RLVR（可验证奖励 RL）的算法演进、多模态延伸、Agent 训练与内部反馈机制。

全生命周期地图

RL增强的LLM关键组件

阶段	关键算法	备注
预训练	Reinforcement Pre-Training、OctoThinker	把 next-token 变成可验证 RL 任务
对齐	RLHF、DPO、RLAIF、Constitutional AI	人类/AI 偏好→策略优化
推理增强	RLVR + 多模态 + Agent	最浓墨重彩的章节

LLM+RL全分类体系

推理阶段的强化学习方法

RLVR（可验证奖励强化学习）成为核心
用“自动判卷”式奖励（代码单元测试、数学答案校验）替代人工偏好，直接优化推理正确率。

算法演进路线

• GRPO：去价值网络，组内相对奖励做 baseline，稳定高效。
• DAPO：Clip-Higher（上界放松）+ 动态采样 + 超长截断，长链推理不崩。
• Tree 系列：TreeRPO/TreeRL 把 rollout 组织成树，步级奖励+KV-cache 复用，提升探索密度。
• 序列级新范式：GSPO 用整条序列的重要性权重，解决 token 级偏差，MoE 训练更稳。

---

清华、上海AI Lab等

把镜头对准「大推理模型 LRM」——为何 RL 能让 LLM 长出“长思维链”？它系统拆解了奖励设计、策略优化、采样策略、训练资源与落地应用，并给出 60+ 开源模型、40+ 数据/环境、30+ 训练框架的超全盘点。

一张图看懂 RL for LRM 组件

综述总览。介绍了面向大型推理模型（LRMs）的 RL 基础组件、开放问题、训练资源与应用，核心关注语言智能体与环境在长期演化中的大规模交互。

基础组件分类树，展示各方向的代表性工作：奖励设计、策略优化、采样策略

奖励设计 5 象限

类型	信号密度	是否可验证	案例
① 规则奖励	稀疏	✅	数学答案对错、代码单元测试
② 生成奖励	稀疏/密集	❌/✅	LLM-as-a-Judge、RRM
③ 密集奖励	步级/Token 级	✅/❌	PRM、TreeRPO、Turn-level
④ 无监督奖励	任意	❌	自一致性、熵、置信度
⑤ 奖励塑形	任意	—	混合规则+RM、Pass@K 对齐

策略优化“去 Critic” 浪潮

• GRPO：组内均值做 baseline，省掉价值网络，7B→67B 全尺寸可跑。
• DAPO：Clip-Higher + 动态采样 + 超长截断，AIME24 提升 10+ 分。
• GSPO：序列级重要性采样，MoE 训练更稳。

采样=隐藏核心生产力

技巧	目的	代表
在线难度过滤	避免梯度为 0	PRIME、DAPO
树 rollout	步级奖励+KV-cache 复用	TreeRL、ToTRL
长度课程	8k→16k→32k 渐进	DeepScaleR、S1

表4 | 用于 LLM RL 训练的静态数据集，涵盖数学、代码、STEM 与智能体领域

表6 | 面向 LLM 后训练的开源 RL 基础设施

https://arxiv.org/pdf/2509.08827
A Survey of Reinforcement Learning for Large Reasoning Models
https://arxiv.org/pdf/2509.16679
Reinforcement Learning Meets Large Language Models: A Survey of Advancements and Applications Across the LLM Lifecycle

如何学习AI大模型 ？

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。【保证100%免费】🆓

优快云粉丝独家福利

这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以扫描下方二维码&点击下方优快云官方认证链接免费领取 【保证100%免费】

读者福利： 👉👉优快云大礼包：《最新AI大模型学习资源包》免费分享 👈👈

（👆👆👆安全链接，放心点击）

对于0基础小白入门：

如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。

一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。
二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。

👉1.大模型入门学习思维导图👈

要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。

对于从来没有接触过AI大模型的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线，大家跟着这个大的方向学习准没问题。（全套教程文末领取哈）

👉2.AGI大模型配套视频👈

很多朋友都不喜欢晦涩的文字，我也为大家准备了视频教程，每个章节都是当前板块的精华浓缩。

👉3.大模型实际应用报告合集👈

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。（全套教程文末领取哈）

👉4.大模型实战项目&项目源码👈

光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战项目来学习。（全套教程文末领取哈）

👉5.大模型经典学习电子书👈

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。（全套教程文末领取哈）

👉6.大模型面试题&答案👈

截至目前大模型已经超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。为了让大家更容易上车大模型算法赛道，我总结了大模型常考的面试题。（全套教程文末领取哈）

为什么分享这些资料?

只要你是真心想学AI大模型，我这份资料就可以无偿分享给你学习，我国在这方面的相关人才比较紧缺，大模型行业确实也需要更多的有志之士加入进来，我也真心希望帮助大家学好这门技术，如果日后有什么学习上的问题，欢迎找我交流，有技术上面的问题，我是很愿意去帮助大家的！

这些资料真的有用吗?

这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

优快云粉丝独家福利

这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以扫描下方二维码&点击下方优快云官方认证链接免费领取 【保证100%免费】

读者福利： 👉👉优快云大礼包：《最新AI大模型学习资源包》免费分享 👈👈

（👆👆👆安全链接，放心点击）