河北
来源：市场资讯
（来源：机器之心）
2025 年以来，可验证奖励强化学习（RLVR）凭借「用规则、标准答案或单元测试直接判定对错」的明确信号，成为大模型后训练的重要路线。然而，验证器只擅长「有标准答案的题」，当前业界越来越希望把 RLVR 的可验证信号从封闭题型推广到开放领域，围绕这一目标的过程验证、信号混合、自验证与标准编译等研究路线随之引起广泛关注，同时也在信号构造、评价标准等方面带来了新的问题。
目录
01. 验证器如何卡住RLVR的上限？验证器为何成为 RLVR 的能力边界？二元信号与开放任务如何限制 RLVR 的落地？...
02.验证器划下的边界能如何往外扩？
信号混合与自验证如何补足奖励粒度、摆脱标准答案？...
03.验证器之外，RLVR 还有哪些环节在被改造？
验证器之外的熵、信号结构与难题又有哪些突破口？...
验证器如何卡住RLVR的上限？
1、2025 年，DeepSeek-R1 与 OpenAI o3 等代表性推理模型相继发布，强化学习在大模型后训练中的应用进一步扩大,RLVR 以「确定性验证器」替代学习型奖励模型，使大模型后训练从学习人类偏好，进一步转向依靠明确规则提供奖励信号。随着这一路线不断发展，「确定性」所划定的能力边界也逐渐显现，并成为业界持续关注和探索的问题。
① 在 RLVR 中，验证器通过规则检查、单元测试等方式直接判断答案对错，无需依赖学习型打分器。[1-1]
② 相较之下，传统奖励模型通常需要针对不同任务训练专门的评分器，不仅奖励信号容易受到噪声干扰，也可能被模型利用而出现「奖励投机」（reward hacking）。验证器提供的确定性反馈在一定程度上降低了这些风险。[1-1]
2、2025 年下半年以来，多项工作开始处理 RLVR 验证器在信号粒度（granularity）和任务覆盖面（coverage）上的局限。一方面，只输出「对或错」的二元信号，既无法区分回答的正确程度，也难以说明具体哪一步值得奖励，很多任务存在部分正确或形式不同的替代答案，验证器会系统性低估这些有效解；另一方面，开放式写作、对话等任务缺少唯一答案，难以直接构造稳定、可执行的验证器。[1-2][1-3][1-4]
① 覆盖面方面，开放式写作、对话、医疗问答等任务没有标准答案，也就没有现成的验证器可用，RLVR 无法直接落地。
② 在反馈粒度上，二元信号只能区分正确与错误，无法反映部分正确、接近正确或回答质量上的细微差异。此外，二元奖励也容易造成训练信号稀疏。
③ 以 RLVR 中常用的 GRPO 为例，当同一组响应全部正确或全部错误时，组内奖励缺乏差异，相对优势将降为零，使该组样本无法提供有效的策略梯度。[1-2]
3、围绕信号粒度（granularity）和任务覆盖面（coverage）的局限，近期业界的探索聚焦于两个目标，一是如何将可靠的验证机制拓展至更多缺少标准答案的任务；二是如何突破二元反馈的限制，为模型提供更丰富、更有效的学习信号，对应信号粒度的局限。
① 近几个月来，相关研究逐步形成过程验证、混合信号、自验证和标准编译四类探索方向，分别从验证对象、信号来源、验证主体和任务形式等维度，尝试拓展验证器的适用范围与反馈能力。
验证器划下的边界能如何往外扩？
1、进入 2026 年，业界的对RLVR的研究重点开始从「扩大强化学习规模」转向「扩展验证能力」，围绕中间过程、混合奖励、模型自评和开放任务评分标准的研究进一步增多，逐步形成过程验证、信号混合、自验证与标准编译四条路线...
表 1：2026年有关RLVR验证器能力边界的探索路线及代表工作[1-3]-[1-18]
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