大模型强化学习综述:从 RLHF 到经验时代,一条四十年的因果链
> "大模型 RL" 并不是从 ChatGPT 才开始的。它背后是一条从 1989 年 Q-learning 延续至今的因果链。本篇是这个系列的总览:把前世(经典 RL → RLHF)、今生(DPO 浪潮 → RLVR 推理革命 → Agentic RL)、未来(经验时代)串成一张图,并给出后续五篇
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> "大模型 RL" 并不是从 ChatGPT 才开始的。它背后是一条从 1989 年 Q-learning 延续至今的因果链。本篇是这个系列的总览:把前世(经典 RL → RLHF)、今生(DPO 浪潮 → RLVR 推理革命 → Agentic RL)、未来(经验时代)串成一张图,并给出后续五篇
> 大模型时代的 RL 看起来像凭空冒出来的新东西,其实每一件兵器——价值函数、策略梯度、Actor-Critic、自我对弈、奖励黑客——都在前三十年被锻造过一遍。本篇回到源头:从行为主义心理学到 AlphaZero,看看这门学科给 LLM 时代留下了哪些遗产,哪些教训又被重新学了一遍。 目
> 2022 年 3 月,OpenAI 发表 InstructGPT:一个 13 亿参数的模型,靠着三段式 RLHF 流水线,在人类盲测偏好上超过了 1750 亿参数的 GPT-3。八个月后,同一配方浇灌出的 ChatGPT 引爆世界。本篇复盘这个纪元的核心技术:奖励模型怎么训、PPO 怎么在文本上
> 2023 年 5 月,斯坦福的一篇论文把 RLHF 里最贵的两个部件——奖励模型和 PPO——用一行监督学习损失函数替换掉了。DPO 引发的"去 RL 化"浪潮在此后两年席卷开源社区,又在"在线 RL 派"的反击中退回到它最擅长的领域。本篇讲清这场范式之争:DPO 到底做对了什么、输在哪里、以及
> 2024 年 9 月 12 日,OpenAI 发布 o1,几乎不公布任何技术细节,只留下一句话:让模型在回答前花更长时间思考,而思考能力是用强化学习训出来的。四个月后,DeepSeek-R1 把整套配方连源码带权重砸给全世界。这是本系列的核心篇章:RL 如何第一次取代"模仿人类",成为大模型能力
> RLHF 的奖励来自人类偏好,RLVR 的奖励来自规则验证器——下一步,奖励将来自世界本身。本篇是全系列的终章,把镜头推向正在发生的未来:当智能体被放进真实环境长期行动,RL 要面对什么新问题?Sutton 的"经验时代"宣言描绘了怎样的终局?以及,这条路会把我们带向超人类智能,还是撞上能力边界
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想象一个具体场景:模型做一道竞赛数学题,写了一条 1000 token 的思维链,最后答案对了,奖励 +1。 这条链里,有真正决定走向的关键分叉(比如第 127 个 token 处的「Wait, let me reconsider」),有正确的代数推导,有中途算错又自己纠回来的一段,有重复验算了三
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> 本文深读阿里 Wan Team 的 Wan-Streamer v0.1(arXiv 2606.25041)https://arxiv.org/abs/2606.25041(项目页 wan-streamer.comhttps://wan-streamer.com/)。如果说本系列前
最近常被问到一个问题:怎么感觉国产大模型在 Artificial Analysis 榜单上突然不行了? 这个观察是真实的——打开最新的 Artificial Analysis Intelligence Index(以下简称 AA 指数),前十名清一色是美国模型,国产最佳小米 MiMo-V2
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