攻克AI推理难题！清华团队提出「统一LLM强化学习新范式」ReST-RL

背景：当前大语言模型在复杂推理任务中存在逻辑跳跃和步骤混乱等问题，现有强化学习方法难以平衡训练效率与泛化能力。研究目的：清华大学团队提出ReST-RL新范式，通过结合改进的GRPO算法和价值模型辅助的解码方法，旨在提升LLM推理能力的同时兼顾效率与稳定性。结论：实验证明该方法在多个编程基准上优于现有基线，显著提升奖励方差和解码准确性，但尚未在数学推理等域外任务验证，需进一步研究泛化能力。