摘要 本文系统综述了大语言模型(LLM)强化学习中的难样本学习问题。研究发现，在主流GRPO框架下，全对或全错的训练样本会产生零梯度，导致训练效率低下。文章提出五维分类法，梳理56篇代表性工作：(1)样本过滤与动态采样；(2)课程学习与难度递进；(3)难度感知数据选择；(4)工业实践；(5)富反馈与蒸馏技术。分析揭示了领域存在的六大方法论问题，包括理论重复性、难度漂移、过滤与保留的路线争议等，并着

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