Rethinking RL 论文：基于熵稀疏的推理优化新视角
mark_k · x · 2026-08-16
论文链接：https://t.co/FGelGZFpXR
该研究（Rethinking RL for LLM Reasoning）进一步证实，强化学习（RL）对 LLM 推理的提升并非通过学习新策略，而是通过“稀疏策略选择”。通过 token 级分析发现，RL 的有效修改仅集中在 1-3% 的高熵 token 位置，且这些 token 总是落在基础模型的 Top-5 候选中。
基于这一发现，作者提出了 ReasonMaxxer，一种极其廉价的后训练方法。它利用基础模型自身的熵来识别决策点，仅在这些位置应用对比损失，无需在线生成。实验表明，ReasonMaxxer 在 3 个模型族、6 个规模和 6 个数学推理基准上，匹配或超过了完整 RL 的性能。
所属事件:论文称RL未教LLM新策略，千分之一算力可复现收益(4 条相关)→
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