从RLVR到RLSVR：任务转换诱导开放式大语言模型自改进的可自验证奖励
可验证奖励强化学习（RLVR）通过大规模优化推动了推理导向大语言模型（LLM）的近期进展，但其适用性仍主要局限于数学和编码等可确定性验证的领域。开放式任务通常依赖人类偏好、奖励模型或LLM评判，存在评估偏差、评判能力瓶颈和额外推理成本等问题。本文借鉴自监督学习原则，通过构建前置任务来引导模型学习。
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可验证奖励强化学习（RLVR）通过大规模优化推动了推理导向大语言模型（LLM）的近期进展，但其适用性仍主要局限于数学和编码等可确定性验证的领域。开放式任务通常依赖人类偏好、奖励模型或LLM评判，存在评估偏差、评判能力瓶颈和额外推理成本等问题。本文借鉴自监督学习原则，通过构建前置任务来引导模型学习。
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