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研究揭示RL对大模型推理迁移性、覆盖率及标度律的作用机制
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AI 综述
2026年10月6日，针对 Qwen 和 Gemma 模型族的研究在 arXiv 发布。研究表明，强化学习（RL）并未扩展大语言模型的推理边界，而是通过重塑策略偏好改变推理空间。该研究提出了策略选择与执行分离的两阶段模型，用以解释跨领域迁移与遗忘并存、大采样预算下覆盖率增减等现象。此外，该研究还为强化学习算力的 log-sigmoid 与 log-linear 标度律提供了理论依据与预测验证。
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最新进展10月6日 12:00
研究提出两阶段模型揭示RL对LLM推理的重塑机制，并验证了RL算力标度律。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月6日
- arXiv 机器学习强化学习如何重塑 LLM 推理：迁移性、覆盖率与 Scaling Laws
针对 Qwen 和 Gemma 模型族的研究表明，强化学习（RL）并未扩展大语言模型的推理边界，而是通过重塑策略偏好改变推理空间。研究提出策略选择与执行分离的两阶段模型，解释了跨领域迁移与遗忘并存、大采样预算下覆盖率增减等现象。此外，该研究还为 RL 算力的 log-sigmoid 与 log-linear 标度律提供了理论依据与预测验证。
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