A Survey of Reinforcement Learning for Large Reasoning Models

Обзор обучения с подкреплением для больших моделей рассуждений Этот документ представляет собой обзор, исследующий применение методов обучения с подкреплением (RL) для улучшения возможностей рассуждений больших языковых моделей (LLM), преобразуя их в большие модели рассуждений (LRM). В нем рассматриваются успехи RL в решении сложных задач, таких как математика и программирование. Обзор обсуждает фундаментальные компоненты, такие как разработка вознаграждений и оптимизация политики, а также ключевые проблемы масштабирования RL для LRM, связанные с вычислительными ресурсами, разработкой алгоритмов, данными для обучения и инфраструктурой. В нем определяются фундаментальные проблемы и исследуются ресурсы для обучения, включая статические корпуса и динамические среды. В документе также рассматриваются различные применения RL в агентных задачах, задачах программирования, мультимодальных задачах, многоагентных системах, медицинских и робототехнических задачах. В заключение, обзор определяет будущие направления исследований, направленные на улучшение масштабируемости RL для более широких моделей рассуждений. #ОбучениеСПодкреплением #БольшиеЯзыковыеМодели #Рассуждения #ИИ #Обзор #ГлубокоеОбучение #LRM документ - http://arxiv.org/pdf/2509.08827v1 подписаться - https://t.me/arxivpaperu отправить донаты: USDT: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 BTC: bc1q8972egrt38f5ye5klv3yye0996k2jjsz2zthpr ETH: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 SOL: DXnz1nd6oVm7evDJk25Z2wFSstEH8mcA1dzWDCVjUj9e создано с помощью NotebookLM