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今天的主题是：Does Reinforcement Learning Really Incentivize Reasoning Capacity in LLMs Beyond the Base Model?

Summary

该研究探讨了强化学习（RL）对大型语言模型（LLMs）推理能力的影响，特别是通过可验证奖励强化学习（RLVR）。作者通过广泛的实验，包括数学、编程和视觉推理任务，并使用pass@k指标来评估模型的能力边界。出人意料的是，研究发现RLVR训练的模型并没有像普遍认为的那样获得根本性的新推理模式。相反，RLVR主要通过提高采样效率来优化现有推理路径，但这也会限制模型的探索能力，从而缩小其推理范围。研究还发现，与RLVR不同，知识蒸馏确实可以为模型引入新知识，超越其基础模型的能力。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2504.13837