本文通过将可验证奖励强化学习（RLVR）分解为正负样本强化（PSR & NSR），惊人地发现仅使用负样本强化（NSR）便能高效提升大型语言模型的数学推理能力，其效果甚至匹敌或超越传统RL算法，并通过梯度分析揭示NSR能有效利用模型先验知识在抑制错误的同时保持多样性，最终提出Weighted-REINFORCE方法平衡了准确性与探索性。
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专栏名称: 爱可可-爱生活
| 知名互联网资讯博主 北邮PRIS模式识别实验室陈老师 |
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