算法论文8
RLVR:难突破LLM推理边界
深度学习自然语言处理
AI 摘要
研究探讨RLVR能否扩展大型推理模型推理能力。理论与实验表明,RLVR有“隐形束缚”,是保守重加权机制,在基座模型内提升精度,难创新推理模式,还可能牺牲覆盖性。
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隐形束缚:RLVR为何无法突破LLM的推理边界?
大型推理模型进展依赖带可验证奖励的强化学习(RLVR),但它能否扩展模型推理能力存疑。本文通过理论证明与实验,揭示RLVR存在“隐形束缚”,只能在基座模型初始能力内优化,难以发现新解。

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