近年来，AI大模型在数学计算、逻辑推理和代码生成领域的推理能力取得了显著突破。特别是DeepSeek-R1等先进模型的出现，可验证强化学习（RLVR）技术展现出强大的性能提升潜力。
用过 DeepSeek-R1 等推理模型的人，大概都遇到过这种情况：一个稍微棘手的问题，模型像陷入沉思一样长篇大论地推下去，耗时耗算力，结果却未必靠谱。现在，我们或许有了解决方案。
GPT-5刚发布没多久，DeepSeek-R2就快来了，好热闹的8月份！ DeepSeek预计将于8月发布其新一代旗舰模型DeepSeek-R2。
强化学习（RL）是锻造当今顶尖大模型（如 OpenAI o 系列、DeepSeek-R1、Gemini 2.5、Grok 4、GPT-5）推理能力与对齐的核心 “武器”，但它也像一把双刃剑，常常导致模型行为脆弱、风格突变，甚至出现 “欺骗性对齐”、“失控” 等危险倾向。
27M小模型超越o3-mini-high和DeepSeek-R1！推理还不靠思维链。 开发者是那位拒绝了马斯克、还要挑战Transformer的00后清华校友，Sapient Intelligence的创始人王冠。
知名AI大模型评测Chatbot Arena放榜！阿里Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507位列大语言模型总榜第三，月之暗面Kimi-K2-0711-preview、深度求索DeepSeek-R1-0528并列为总榜第五，以开源之姿超越Claude 4、GPT-4.1等顶尖闭源模型。
近期，随着OpenAI-o1/o3和Deepseek-R1的成功，基于强化学习的微调方法（R1-Style）在AI领域引起广泛关注。这些方法在数学推理和代码智能方面展现出色表现，但在通用多模态数据上的应用研究仍有待深入。
近年来，OpenAI o1 和 DeepSeek-R1 等模型的成功证明了强化学习能够显著提升语言模型的推理能力。通过基于结果的奖励机制，强化学习使模型能够发展出可泛化的推理策略，在复杂问题上取得了监督微调难以企及的进展。
当人工智能已经能下围棋、写代码，如何让机器理解并证明数学定理，仍是横亘在科研界的重大难题。
新一代大型推理模型，如 OpenAI-o3、DeepSeek-R1 和 Kimi-1.5，在复杂推理方面取得了显著进展。该方向核心是一种名为 ZERO-RL 的训练方法，即采用可验证奖励强化学习（RLVR）逐步提升大模型在强推理场景 (math, coding) 的 pass@1 能力。
