【硬核干货】2025AI最强攻略！强化学习重塑大模型，从预训练到推理增强，小白程序员也能秒懂的LLM黑科技！

文章介绍两篇2025年最新RL×LLM技术综述，聚焦强化学习在大语言模型全生命周期的应用。从预训练、对齐到推理增强，特别是RLVR（可验证奖励强化学习）技术让模型在数学、代码等领域表现大幅提升，涌现出"自我反思"等能力。文章详细解析了算法演进、奖励设计、策略优化等关键技术，并提供了丰富的开源资源和训练框架，为开发者提供了全面的技术指导。

朝阳区靓仔_James

825人浏览 · 2025-12-31 10:39:46

朝阳区靓仔_James · 2025-12-31 10:39:46 发布

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

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“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，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，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。

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