本文深入解析一项开创性研究——"Logic-RL: Unleashing LLM Reasoning with Rule-Based Reinforcement Learning"，该研究通过基于规则的强化学习技术显著提升了语言模型的推理能力。微软亚洲的研究团队受DeepSeek-R1成功经验的启发，利用结构化的逻辑谜题作为训练场，为模型创建了一个可以系统学习和改进推理技能的环境。
当 Scaling Law 在触顶边界徘徊之时，强化学习为构建更强大的大模型开辟出了一条新范式。
世界模型（World Model）作为近年来机器学习和强化学习的研究热点，通过建立智能体对其所处环境的一种内部表征和模拟，能够加强智能体对于世界的理解，进而更好地进行规划和决策。
强化学习训练数据越多，模型推理能力就越强？新研究提出LIM方法，揭示提升推理能力的关键在于优化数据质量，而不是数据规模。该方法在小模型上优势尽显。从此，强化学习Scaling Law可能要被改写了！
推理大语言模型（LLM），如 OpenAI 的 o1 系列、Google 的 Gemini、DeepSeek 和 Qwen-QwQ 等，通过模拟人类推理过程，在多个专业领域已超越人类专家，并通过延长推理时间提高准确性。推理模型的核心技术包括强化学习（Reinforcement Learning）和推理规模（Inference scaling）。
本期我们有幸邀请到了Pokee AI创始人朱哲清Bill，凭借Bill在Meta和斯坦福大学的丰富经验，尤其是在大规模部署强化学习模型服务数十亿用户方面的实践，他发现了强化学习的巨大潜力。Pokee AI致力于开发卓越的交互式、个性化、高效的AI Agent，结合团队深厚的强化学习专长，打造具备规划、推理和工具使用能力的解决方案，同时减少现有 AI 系统的幻觉问题。
传统的偏好对⻬⽅法，如基于⼈类反馈的强化学习（RLHF）和直接偏好优化（DPO），依赖于训练过程中的模型参数更新，但在⾯对不断变化的数据和需求时，缺乏⾜够的灵活性来适应这些变化。
自 DeepSeek-R1 发布以来，群组相对策略优化（GRPO）因其有效性和易于训练而成为大型语言模型强化学习的热门话题。R1 论文展示了如何使用 GRPO 从遵循 LLM（DeepSeek-v3）的基本指令转变为推理模型（DeepSeek-R1）。
一项非常鼓舞人心的发现是：DeepSeek-R1-Zero 通过纯强化学习（RL）实现了「顿悟」。在那个瞬间，模型学会了自我反思等涌现技能，帮助它进行上下文搜索，从而解决复杂的推理问题。
2024年11月，艾伦人工智能研究所（Ai2）推出了Tülu 3 8B和70B，在性能上超越了同等参数的Llama 3.1 Instruct版本，并在长达82页的论文中公布其训练细节，训练数据、代码、测试基准一应俱全。
