题目：A Survey of Reinforcement Learning for Large Reasoning Models

创新点

• 本文首次全面且系统地回顾了强化学习（RL）在大型推理模型（LRMs）领域的最新进展，涵盖了从基础组件、核心问题、训练资源到下游应用的各个方面。这种综合性的回顾为研究者提供了一个全面的视角，帮助他们更好地理解RL在LRMs中的应用现状和发展趋势。
• 本文详细分类并深入分析了RL在LRMs中的基础组件，包括奖励设计、策略优化和采样策略。这种分类不仅有助于研究者理解不同组件在RL系统中的作用，还为他们提供了设计更有效RL算法的框架。

方法

本文主要采用了文献综述与系统性分析相结合的研究方法，对强化学习（RL）在大型推理模型（LRMs）中的应用进行了全面而深入的探讨。首先，通过广泛的文献调研，收集并整理了大量关于RL在LLMs（大型语言模型）及LRMs中应用的最新研究成果，涵盖了从基础理论到实际应用的多方面内容。其次，本文系统性地分析了RL在LRMs中的基础组件，包括奖励设计、策略优化和采样策略，并对不同组件的关键技术进行了详细对比和讨论。 同时，针对RL在LRMs应用中的核心问题与争议，如RL与SFT的对比、模型先验的影响等，进行了深入剖析，揭示了RL在提升LRMs推理能力方面的独特优势和潜在挑战。

强化学习在大型推理模型中的交互与演化过程概览

本图展示了强化学习（RL）在大型推理模型（LRMs）中的核心交互与长期演化过程。 图中通过简洁的框架图，揭示了语言智能体（Agent）与环境（Environment）之间的动态互动关系。具体而言，智能体通过接收环境提供的状态（State）和奖励（Reward），采取相应的动作（Action），并据此调整自身策略，以最大化累积奖励。 这一过程体现了强化学习的基本原理，即智能体通过试错学习来优化决策。

强化学习与人类对齐及大型推理模型训练方法对比

本图通过对比强化学习与人类对齐（RLHF）和基于可验证奖励的强化学习（RLVR）两种训练方法，直观展示了它们在大型推理模型（LRMs）训练中的不同路径和效果。 图中左侧部分描述了RLHF的主要流程，即通过人类反馈形成奖励模型（RM），再利用该模型指导大型语言模型（LLMs）的微调，使其行为更符合人类偏好和指令。这种方法显著提升了模型的帮助性、诚实性和无害性（3H原则）。

强化学习与语言模型交互的基础框架

本图展示了强化学习（RL）与语言模型（LMs）作为智能体交互的基础框架。 图中详细描述了RL框架中的核心组件，包括智能体（Agent）、环境（Environment）、奖励（Reward）和动作（Action）。 智能体通过接收环境提供的状态和奖励，生成并执行动作，进而影响环境状态，形成一个完整的交互循环。 在语言模型的背景下，完成标记（completion tokens）被视为动作，与上下文结合形成状态，而奖励则通常在响应的整个级别上分配。

实验

本表提供了强化学习（RL）在大型语言模型（LLMs）和大型推理模型（LRMs）训练中应用的代表性RL算法的详细对比，展现了不同算法的核心特性、更新机制及适用场景。 该表格首先列出了算法名称，如PPO（近端策略优化）、GRPO（组相对策略优化）、DPPO（分布式近端策略优化）等，这些算法在RL领域具有广泛的应用基础。 接着，表格详细描述了每种算法的关键特性，例如PPO通过截断重要性采样和优势估计来平衡探索与利用，GRPO则采用组相对优势估计来减少方差，提高训练稳定性。在更新方式方面，表格区分了基于值函数（Critic-based）和无值函数（Critic-free）的算法。 基于值函数的算法，如PPO，通常使用价值函数来估计状态或动作的价值，从而指导策略更新；而无值函数的算法，如GRPO和某些变体，则直接通过策略梯度进行更新，避免了价值函数估计带来的复杂性。 此外，表格还指出了某些算法如何结合离线数据集进行后训练（Off-policy Optimization），以及如何通过正则化技术（如KL正则化、熵正则化）来优化训练过程，提高模型的泛化能力和探索效率。

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