强化学习可以提升LLM推理吗？英伟达ProRL用超2000步训练配方给出了响亮的答案。仅15亿参数模型，媲美Deepseek-R1-7B，数学、代码等全面泛化。
在 ChatGPT 等大语言模型（LLMs）席卷全球的今天，越来越多的研究者意识到：我们需要的不只是 “会说话” 的 LLM，更是 “能解释” 的 LLM。
只靠强化学习，AGI就能实现？Claude-4核心成员放话「5年内AI干掉白领」，却被Karpathy等联手泼冷水！持续学习真的可能吗？RL的真正边界、下一代智能的关键转折点到底在哪儿？
无需蒸馏任何大规模语言模型，小模型也能自给自足、联合提升？
强化学习（RL）已经成为当今 LLM 不可或缺的技术之一。从大模型对齐到推理模型训练再到如今的智能体强化学习（Agentic RL），你几乎能在当今 AI 领域的每个领域看到强化学习的身影。
尽管人工智能（AI）在飞速发展，当前 AI 开发仍严重依赖人类专家大量的手动实验和反复的调参迭代，过程费时费力。
在 AI 领域，英伟达开发的 CUDA 是驱动大语言模型（LLM）训练和推理的核心计算引擎。
大语言模型（LLMs）在决策场景中常因贪婪性、频率偏差和知行差距表现欠佳。研究者提出强化学习微调（RLFT），通过自我生成的推理链（CoT）优化模型，提升决策能力。实验表明，RLFT可增加模型探索性，缩小知行差距，但探索策略仍有改进空间。
随着 AI4Science 的浪潮席卷科研各领域，如何将强大的人工智能模型真正用于分析科学数据、构建数学模型、发现科学规律，正成为该领域亟待突破的关键问题。
在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的推理能力正以前所未有的速度发展。
