研究发现 RLVR 主要提升采样效率，并未催生新推理模式
jxmnop · x · 2026-07-28
- 这条帖子配图展示了一篇研究论文，核心问题是：带可验证奖励的强化学习（RLVR），到底有没有让 LLM 获得“超出底座模型”的新推理能力。
- 作者在多个模型家族与数学/代码/视觉推理基准上做了系统测试，结论是：RL 训练模型在小样本下常常更占优，但当采样数增大到几十、几百甚至上千时，底座模型会追平并经常反超。
- 论文认为，当前 RLVR 训练并没有显著激发全新的推理模式，更像是在提升“采样效率”；很多 RL 生成的推理路径，其实早已包含在底座模型的采样分布里。
- 作者还指出，蒸馏与 RL 不同，可能真的带来新的推理模式并扩大模型能力边界。
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