研究者称 RLVR 在噪声标签上的增益只是虚假提升
StellaLisy · x · 2026-08-04
作者认为，这篇关于 RLVR 的论文对结论解读得过头了。
- 先前关于 Spurious Rewards 的工作，并不是在宣称错误或随机标签真的能提升模型，而是指出这种做法会带来看似有效、实则不代表真实能力提升的“虚假学习”。
- 作者还质疑论文的实验设置：从表 1 推断，实验似乎使用了完全 on-policy 训练，并且关闭了 async；而他们自己的消融实验（图 10）恰好表明，一旦取消 clipping 或改用 on-policy 训练，所谓的“虚假收益”就会消失。
- 核心结论是：spurious rewards 不能被当作一种从根本上提升模型的方法，更应该被视为一个提醒——研究者和实践者需要更严格的基准和评估，避免把方法学瑕疵误读成模型进步。
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