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通过人类启发的奖励塑造提升大语言模型推理能力

HuggingFace Daily Papers · · 发布于 2026-09-11 · 1 分钟阅读

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arXiv:2602.04265v4 公告类型：替换-cross 摘要：具有可验证奖励的强化学习（RLVR）已成为增强大型语言模型（LLMs）推理能力的一个有前景的范式。然而，现有的奖励公式通常将探索和安慰视为......

然而，现有的奖励公式通常将探索和安慰视为......

arXiv:2602.04265v4 公告类型：替换-cross 摘要：具有可验证奖励的强化学习（RLVR）已成为增强大型语言模型（LLMs）推理能力的一个有前景的范式。

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来源与引用

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原文明示事实

然而，现有的奖励公式通常将探索和安慰视为......；arXiv:2602.04265v4 公告类型：替换-cross 摘要：具有可验证奖励的强化学习（RLVR）已成为增强大型语言模型（LLMs）推理能力的一个有前景的范式。

推断与不确定

该版本为原文抽取式整理，未额外引入外部事实判断。