论文系统梳理了强化学习在大型推理模型(LRMs)中的应用框架，涵盖基础组件、核心问题、训练资源及下游应用。重点提出可验证奖励设计方法，包括基于规则的验证器和基于过程的奖励，为提升LRMs推理能力提供关键技术路径，填补了该领域系统性综述空白。
论文标题：A Survey of Reinforcement Learning for Large Reasoning Models
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2509.08827
代码地址：https://github.com/TsinghuaC3I/Awesome-RL-for-LRMs
创新点
- 首次系统梳理了强化学习（RL）在大型推理模型（LRMs）中的应用，从基础组件（奖励设计、策略优化、采样策略）到核心问题（RL的角色、RL与监督微调的对比、模型先验、训练配方和奖励定义），再到训练资源（静态语料库、动态环境、训练基础设施）和下游应用（编码任务、智能体任务、多模态任务等），构建了完整的RL for LRMs研究框架，填补了该领域系统性综述的空白
- 提出并分析了多种可验证奖励（Verifiable Rewards）的设计方法，包括基于规则的验证器（如答案检查器、单元测试）和基于过程的奖励（如格式正确性、准确性奖励）。
方法
本文的主要研究方法围绕强化学习（RL）在大型推理模型（LRMs）中的应用展开，通过系统性综述与实验分析相结合的方式，深入探讨了提升LRMs推理能力的关键技术路径。首先，研究方法聚焦于奖励设计（Reward Design），提出可验证奖励（Verifiable Rewards）与生成奖励（Generative Rewards）两大范式：前者通过规则化的验证器（如数学答案检查器、代码单元测试）提供客观反馈，确保奖励信号的可靠性；后者利用生成模型（如GenRMs）生成结构化批评或偏好反馈，解决主观任务中缺乏明确验证标准的问题。
强化学习赋能大型推理模型的架构与交互流程图
本图展示了强化学习（RL）与大型推理模型（LRMs）结合的核心架构及交互流程。图中以RL循环为核心，描述了智能体（LRM）与环境之间的动态交互过程：智能体通过观察环境状态（如文本输入、任务要求）生成行动（如生成推理步骤、代码片段），环境根据预设的奖励函数（如答案正确性、任务完成度）反馈奖励信号，智能体据此更新策略以优化后续决策。图中还强调了动态环境与智能体之间的双向反馈机制。环境通过实时交互（如代码运行结果）调整奖励信号，智能体则通过策略更新适应环境变化。
强化学习在大型语言模型推理能力提升中的应用方法分类图
本图总结了近年来强化学习（RL）在提升大型语言模型（LLMs）推理能力方面的研究应用，并根据不同的技术路径和研究重点进行了分类。 该图主要展示了两种主要的RL方法论：一种是用于人类对齐的RL方法，如RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）和DPO（Direct Preference Optimization），这些方法通过人类反馈来微调预训练模型，使其更好地遵循指令并反映人类偏好，从而显著提升模型的有用性、诚实性和无害性（3H）；
强化学习与语言模型交互的基本组件示意图
本图展示了强化学习（RL）与语言模型（LMs）作为智能体交互的基本组件和工作流程。 在这个框架中，智能体（即语言模型）通过与环境进行交互来执行动作，并从环境中接收状态和奖励信号。具体而言，语言模型生成的完成标记（completion tokens）被视为动作，这些动作与上下文信息拼接形成状态。奖励通常在整个响应级别上分配，这意味着智能体在完成一个响应后才能收到对其表现的反馈。
代表性开源与闭源推理模型发展时间线
本图展示了近年来具有代表性的开源和闭源推理模型的发展时间线，这些模型均通过强化学习（RL）技术进行了训练，以提升其推理能力。 时间线涵盖了从早期到最新的一系列重要模型，包括但不限于语言模型、多模态模型以及具备工具使用能力的智能体模型。具体来说，该图显示了这些模型的大致发布时间，并可能通过不同的颜色或形状区分了开源模型和闭源模型。 通过时间线，可以清晰地看到RL技术在推动模型推理能力发展方面的关键作用，以及开源和闭源模型在这一领域中的并行发展。同时，该图也反映了随着技术的不断进步，新的模型不断涌现，持续推动着LLMs向更高级别的推理能力迈进。
最后
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