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。
在社交平台上，「AI 帮我选基金，结果赚了 8%」、「AI 自动炒股，秒杀巴菲特？」之类的帖子不时刷屏，炒股机器人、对话式理财助手有关的 Agent 也不断涌现。
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。
现有Mobile/APP Agent的工作可以适应实时环境，并执行动作，但由于它们大部分都仅依赖于动作级奖励（SFT或RL）。
基于Qwen2.5架构，采用DeepSeek-R1-0528生成数据，英伟达推出的OpenReasoning-Nemotron模型，以超强推理能力突破数学、科学、代码任务，在多个基准测试中创下新纪录！数学上，更是超越了o3!
AI做奥数的神话，刚刚被戳破了！最新出炉的2025 IMO数学竞赛中，全球顶尖AI模型无一例外翻车了。即便是冠军Gemini也只拿下可怜的31分，连铜牌都摸不到。Grok-4更是摆烂到底，连DeepSeek-R1都令人失望。看来，AI想挑战人类奥数大神，还为时尚早。
半年前，DeepSeek R1 的推出轰动了全球，无论东西方都是火的一塌糊涂，更是被外网称为 AI 领域的 Sputnik 时刻。
今年初以 DeepSeek-r1 为代表的大模型在推理任务上展现强大的性能，引起广泛的热度。然而在面对一些无法回答或本身无解的问题时，这些模型竟试图去虚构不存在的信息去推理解答，生成了大量的事实错误、无意义思考过程和虚构答案，也被称为模型「幻觉」 问题，如下图（a）所示，造成严重资源浪费且会误导用户，严重损害了模型的可靠性（Reliability）。
“人类最后的考试”首次突破30分，还是咱国内团队干的！ 该测试集是出了名的超难，刚推出时无模型得分能超过10分。
