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强化学习（RL）到底是语言模型能力进化的「发动机」，还是只是更努力地背题、换个方式答题？这个问题，学界争论已久：RL 真能让模型学会新的推理技能吗，还是只是提高了已有知识的调用效率？
想训练属于自己的高性能推理模型，却被同步强化学习（RL）框架的低效率和高门槛劝退？AReaL 全面升级，更快，更强，更好用！
一项新的强化学习方法，直接让Qwen性能大增，GPT-4o被赶超！
推理模型常常表现出类似自我反思的行为，但问题是——这些行为是否真的能有效探索新策略呢？
「尽管经过 SFT 的模型可能看起来在进行推理，但它们的行为更接近于模式模仿 —— 一种缺乏泛化推理能力的伪推理形式。」
数据枯竭正成为AI发展的新瓶颈！CMU团队提出革命性方案SRT：让LLM实现无需人类标注的自我进化！SRT初期就能迭代提升数学与推理能力，甚至性能逼近传统强化学习的效果，揭示了其颠覆性潜力。
来和机器狗一起运动不？你的羽毛球搭子来了！无需人工协助，仅靠强化学习，机器狗子就学会了羽毛球哐哐对打。基于强化学习，研究人员开发了机器狗的全身视觉运动控制策略，同步控制腿部（18个自由度）移动，和手臂挥拍动作。
复刻DeepSeek-R1的长思维链推理，大模型强化学习新范式RLIF成热门话题。
即使RLVR（可验证奖励强化学习）使用错误的奖励信号，Qwen性能也能得到显著提升？
信息检索能力对提升大语言模型 (LLMs) 的推理表现至关重要，近期研究尝试引入强化学习 (RL) 框架激活 LLMs 主动搜集信息的能力，但现有方法在训练过程中面临两大核心挑战：