English(EN) Where and What to Reward? Understanding Generalization Between Verifiable and Open-Ended Domains in Reinforcement Learning

新研究探讨强化学习跨域泛化

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-27 04:00

一篇新的arXiv论文探讨了语言模型在强化学习（RL）中不同域之间的学习迁移。该研究题为“在何处以及奖励什么？理解强化学习中可验证与开放域之间的泛化”，研究了在可验证奖励（RLVR）上训练的模型以及在开放式对话中基于人类反馈（RLHF）训练的模型，在训练数据变化时的表现。研究人员发现，在开放式提示上进行RLHF可以显著提升对话能力，同时也能改善推理和编码任务，而RLVR主要增强推理能力，但在开放式对话中的提升有限。 AI

影响这项研究表明，在开放式对话数据上训练语言模型可以带来跨各种任务的广泛改进，并可能影响未来AI的训练方法。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Shangjian Yin, Yu Fu, Yue Dong, Zhouxing Shi · 2026-10-27 04:00

在何处以及如何奖励？理解强化学习中可验证域与开放域之间的泛化

arXiv:2605.15464v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Reinforcement learning with verifiable rewards (RLVR) is widely used to improve the reasoning capability of language models, since model-generated answers can be easily verified by a rule-based verifier. In contrast, reinf…

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