被《经验时代》刷屏之后，剑桥博士长文讲述RL破局之路

AI-Agent4小时前发布 almosthuman2014

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文章摘要

【关键词】 RL、LLM、AGI、Alignment、InverseRL

强化学习（RL）与大型语言模型（LLM）的结合在2025年展现了巨大的潜力，尤其是在后训练时代。RL通过其在策略优化和创造力方面的优势，证明了其与LLM的互补性。LLM虽然在数据驱动的生成任务中表现出色，但其缺乏持续进步和纠错的能力，而RL则能够弥补这一不足。通过Inverse RL和Data-Driven Reward Models，RL与LLM的结合在数学、聊天等领域取得了显著成功。例如，AlphaProof和Alpha Geometry在数学竞赛中表现出色，而RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）在OpenAI的ChatGPT中广泛应用，帮助模型更好地理解用户偏好。

RL与LLM的结合可以分为四个阶段：Data-Driven、Game、Virtual Interaction和Physical Interaction。目前，主流方法集中在第一层，即通过Data-Driven Reward Model和RL提升任务性能。在这一阶段，RL通过模仿学习和逆强化学习，帮助LLM从人类行为数据中学习并优化策略。Post-Training阶段则通过Prompt Engineering和Supervised Fine-Tuning进一步调整模型，使其适应特定任务。然而，这些方法虽然简单有效，但仍需结合RL来进一步提升模型的泛化能力和推理能力。

Inverse RL在Data-Driven RL中扮演了关键角色。通过从人类行为数据中建模奖励函数，Inverse RL将不完整的MDP问题转化为完整的MDP，从而能够调用RL工具进行优化。Reward Model不仅能够收集规模化的数据，还能帮助找到更具泛化能力的解决方案。例如，在DeepSeek R1的数学任务中，Rule-Based Reward Model允许模型探索有效的解题模式，从而提升其泛化能力。此外，Reward Model在Inference-Time Optimization中也发挥了重要作用，能够过滤掉低质量的生成内容。

在RL与LLM的结合中，Reasoning任务被认为是最重要且最成功的领域。通过提升模型的推理能力，LLM能够更好地跟随用户指令并解决问题。数学任务的训练不仅提升了模型的推理能力，还增强了其整体智能水平。未来，如果能够使LLM具备自举能力，即通过不断推理发现新的定理或问题，那么这一系统将具有更大的潜力。

第二层的发展方向是通过游戏和规则任务提升LLM的能力。游戏提供了廉价且可控的环境，允许LLM通过自我探索提升其理解、推理和规划能力。尽管目前在这一领域仍存在诸多挑战，如如何避免作弊、找到最佳表示方式等，但未来通过大规模Self-Play，LLM的推理能力有望得到进一步提升。

第三层则关注虚拟世界中的交互经验。Agent通过与虚拟世界的交互完成任务，并从中获得反馈。这种交互不仅能够提升Agent的能力，还能通过Multi-Goal问题中的Hindsight Methods，从失败经验中学习。例如，Agent在订票任务中的失败经验可以被重新利用，从而提升其在类似任务中的表现。未来，如何规模化地注入持续学习能力，以及RL的Scaling Law是否仍然适用，将成为这一领域的重要研究方向。

总体而言，RL与LLM的结合为AGI的发展提供了新的路径。通过结合两者的优势，未来的AI系统将不仅能够理解用户需求，还能通过持续学习和纠错不断提升自身能力。尽管在这一过程中仍存在诸多挑战，但通过不断探索和优化，RL与LLM的结合有望在更多领域取得突破性进展。