How frontier models train on outcomes in 2026
本文是《训练智能体》系列课程的补充材料，探讨了前沿实验室在2026年如何利用强化学习（RL）训练模型。文章回顾了从RLHF到RLVR的演变，指出可验证奖励已成为主流，GRPO算法衍生出多种变体，并强调了RL从单一答案向环境交互的转变。通过引用OpenAI、DeepSeek、Meta等实验室的报告，展示了这些模式的实际应用。
全部文档 / 标签: 奖励函数
1 篇
本文是《训练智能体》系列课程的补充材料，探讨了前沿实验室在2026年如何利用强化学习（RL）训练模型。文章回顾了从RLHF到RLVR的演变，指出可验证奖励已成为主流，GRPO算法衍生出多种变体，并强调了RL从单一答案向环境交互的转变。通过引用OpenAI、DeepSeek、Meta等实验室的报告，展示了这些模式的实际应用。
