由清華大學(xué)深圳國際研究生院的黃凡丁、黃冠博等研究團(tuán)隊(duì)與加州大學(xué)洛杉磯分校、深圳技術(shù)大學(xué)合作完成的這項(xiàng)研究，于2025年9月發(fā)表在預(yù)印本平臺(tái)arXiv上（論文編號(hào)：arXiv:2509.23808v2）。有興趣深入了解的讀者可以通過該編號(hào)查詢完整論文。

很多人可能不知道，大型語言模型（就是我們常用的ChatGPT、Claude這類AI助手）在學(xué)習(xí)推理時(shí)面臨著一個(gè)看似無解的難題：就像一個(gè)學(xué)生在考試時(shí)，是應(yīng)該大膽嘗試各種可能的解題思路（探索），還是專心使用已經(jīng)熟練掌握的方法（利用）？傳統(tǒng)觀點(diǎn)認(rèn)為，這兩種策略就像蹺蹺板的兩端，你只能選擇其中一種，無法兼得。

這個(gè)問題的根源在于，大多數(shù)研究都是從"詞匯"層面來衡量AI的表現(xiàn)，就像只看學(xué)生寫出的每個(gè)字是否工整，而忽略了思維過程本身。清華深研院的研究團(tuán)隊(duì)卻換了個(gè)角度，他們不再盯著表面的詞匯輸出，而是深入到AI大腦的"思考過程"中，在那個(gè)更深層的語義空間里尋找答案。

結(jié)果令人驚喜：在這個(gè)深層的思維空間里，探索和利用竟然可以同時(shí)進(jìn)行，不再是非此即彼的選擇題。基于這個(gè)發(fā)現(xiàn)，研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種名為VERL（速度利用排序?qū)W習(xí)）的新方法，它就像給AI配備了一個(gè)智能的"雙引擎"系統(tǒng)，能夠同時(shí)增強(qiáng)探索能力和利用能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，在挑戰(zhàn)性的高考2024數(shù)據(jù)集上，這種方法帶來了高達(dá)21.4%的絕對準(zhǔn)確率提升。

一、傳統(tǒng)觀念的局限：為什么"魚和熊掌"真的可以兼得

長期以來，AI研究領(lǐng)域普遍認(rèn)為，在訓(xùn)練大型語言模型進(jìn)行推理時(shí)存在一個(gè)根本性的權(quán)衡：要么讓模型大膽探索各種可能的解題路徑，要么讓它專注于已經(jīng)掌握的可靠策略。這種觀點(diǎn)幾乎成了該領(lǐng)域的"常識(shí)"。

這種傳統(tǒng)觀念的形成有其歷史原因。研究者們習(xí)慣于從"詞匯級(jí)別"來分析模型的行為，就像通過觀察一個(gè)人說話時(shí)每個(gè)詞的選擇來判斷他的思維狀態(tài)。在這種分析框架下，高熵值（詞匯選擇的隨機(jī)性高）被視為探索性行為的標(biāo)志，而低熵值（詞匯選擇更確定）則被認(rèn)為代表利用性行為。

然而，這種基于詞匯層面的分析方法存在內(nèi)在的矛盾。過高的熵值會(huì)導(dǎo)致模型產(chǎn)生毫無意義的隨機(jī)輸出，就像一個(gè)人胡言亂語；而過低的熵值又會(huì)扼殺模型的創(chuàng)造性，使其變得僵化。更關(guān)鍵的是，由于一個(gè)模型的輸出分布不可能同時(shí)既隨機(jī)又確定，這種分析框架天然地將探索和利用視為對立的兩極。

清華深研院的研究團(tuán)隊(duì)意識(shí)到，這種"常識(shí)"可能只是分析視角造成的假象，而非推理過程的本質(zhì)特征。他們決定跳出詞匯層面的分析框架，轉(zhuǎn)而審視模型內(nèi)部更深層的語義表征空間。

在這個(gè)語義空間中，研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)了一個(gè)令人震撼的現(xiàn)象：探索和利用的相關(guān)性幾乎為零。這意味著，在恰當(dāng)?shù)姆治鰧用嫔希@兩種能力并非天然對立，而是可以獨(dú)立發(fā)展、同時(shí)增強(qiáng)的。這一發(fā)現(xiàn)徹底顛覆了傳統(tǒng)觀念，為同時(shí)提升AI推理能力的兩個(gè)維度開辟了全新的可能性。

二、深入AI的"思維世界"：隱藏狀態(tài)中的新發(fā)現(xiàn)

要理解這項(xiàng)研究的突破，我們需要先了解AI是如何"思考"的。當(dāng)大型語言模型處理一個(gè)問題時(shí)，它不僅僅是在表面上生成詞匯，更重要的是在內(nèi)部進(jìn)行著復(fù)雜的語義處理。這些內(nèi)部的語義表征被稱為"隱藏狀態(tài)"，就像人類思維中那些還沒有轉(zhuǎn)化為語言的想法和概念。

研究團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新性地引入了"有效排序"這一數(shù)學(xué)工具來量化模型在語義空間中的探索行為。傳統(tǒng)的矩陣排序只能告訴我們有多少個(gè)獨(dú)立的維度，但有效排序能夠揭示這些維度的"質(zhì)量分布"。打個(gè)比方，如果把推理路徑比作探險(xiǎn)路線，傳統(tǒng)排序只能告訴我們有多少條路，而有效排序還能告訴我們這些路徑被利用得是否均衡。

基于有效排序，研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步提出了兩個(gè)動(dòng)態(tài)指標(biāo)：有效排序速度和有效排序加速度。有效排序速度衡量的是模型獲取信息的"速度"，它反映了推理過程中信息增益的效率。當(dāng)這個(gè)值較大時(shí)，說明模型正在高效地豐富其內(nèi)部表征，這正是利用能力的體現(xiàn)。

有效排序加速度則更加有趣，它衡量的是信息獲取速度的"變化趨勢"。正值表示推理過程正在加速，模型的思維活躍度在增加；負(fù)值則意味著推理過程趨于穩(wěn)定或飽和。研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，這個(gè)指標(biāo)具有remarkable的穩(wěn)定性，其增長階數(shù)為O(1)，這使得它成為了一個(gè)可靠的"元控制器"信號(hào)。

最關(guān)鍵的發(fā)現(xiàn)來自于對不同推理結(jié)果的對比分析。研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，對于錯(cuò)誤的推理路徑，探索指標(biāo)（有效排序）和利用指標(biāo)（有效排序速度）往往都很高，這表明過度的探索加上過度的信息獲取可能會(huì)讓推理偏離正軌。相反，對于正確的推理路徑，有效排序加速度始終保持較高的值，這說明持續(xù)的信息獲取加速能力是區(qū)分正確推理和錯(cuò)誤探索的關(guān)鍵指標(biāo)。

這些發(fā)現(xiàn)不僅在理論上具有重要意義，更為實(shí)際應(yīng)用提供了全新的思路。既然探索和利用在語義空間中是解耦的，那么就有可能設(shè)計(jì)出同時(shí)增強(qiáng)這兩種能力的訓(xùn)練方法。

三、VERL方法：AI推理的"雙引擎驅(qū)動(dòng)"系統(tǒng)

基于對隱藏狀態(tài)動(dòng)態(tài)特性的深入理解，研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了VERL（Velocity-Exploiting Rank-Learning，速度利用排序?qū)W習(xí)）方法。這個(gè)方法的核心思想是通過直接塑造強(qiáng)化學(xué)習(xí)的優(yōu)勢函數(shù)來同時(shí)增強(qiáng)探索和利用能力。

VERL的工作原理可以比作給汽車安裝雙引擎驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)。傳統(tǒng)方法就像單引擎汽車，要么專注于速度（利用），要么專注于越野能力（探索），無法兼顧。而VERL則像是配備了智能雙引擎系統(tǒng)的全能車輛，能夠根據(jù)路況自動(dòng)調(diào)節(jié)兩個(gè)引擎的協(xié)同工作。

具體來說，VERL使用有效排序加速度作為"智能調(diào)度器"。當(dāng)這個(gè)指標(biāo)顯示未來推理過程可能過度自信時(shí)（正值較大），系統(tǒng)會(huì)增強(qiáng)對探索的激勵(lì)，鼓勵(lì)模型考慮更多的可能性，避免陷入局部最優(yōu)解。當(dāng)指標(biāo)顯示推理過程可能陷入停滯時(shí)（負(fù)值），系統(tǒng)則會(huì)加強(qiáng)對利用的獎(jiǎng)勵(lì)，促進(jìn)模型更充分地挖掘當(dāng)前推理路徑的潛力。

這種雙通道激勵(lì)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)非常巧妙。它不是簡單地在探索和利用之間進(jìn)行切換，而是創(chuàng)建了一個(gè)動(dòng)態(tài)平衡的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制。通過前瞻性地調(diào)整獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)，VERL能夠在問題出現(xiàn)之前就進(jìn)行預(yù)防性調(diào)節(jié)：既能預(yù)防過度自信導(dǎo)致的推理錯(cuò)誤，又能鞏固有效的推理收獲。

VERL的另一個(gè)創(chuàng)新點(diǎn)在于其穩(wěn)定性保證。由于有效排序加速度具有理論上的O(1)增長穩(wěn)定性，它為訓(xùn)練過程提供了可靠的指導(dǎo)信號(hào)。這種穩(wěn)定性使得VERL能夠在不同類型的推理任務(wù)中都保持良好的性能，而不會(huì)因?yàn)槿蝿?wù)特定的波動(dòng)而失效。

實(shí)施VERL時(shí)，系統(tǒng)會(huì)實(shí)時(shí)監(jiān)控每個(gè)推理序列的隱藏狀態(tài)演化，計(jì)算相應(yīng)的有效排序及其一階、二階導(dǎo)數(shù)，然后基于這些指標(biāo)動(dòng)態(tài)調(diào)整訓(xùn)練激勵(lì)。整個(gè)過程是完全自動(dòng)化的，不需要人工設(shè)定復(fù)雜的規(guī)則或閾值。

四、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：從數(shù)學(xué)推理到復(fù)雜問題解決的全面提升

為了驗(yàn)證VERL方法的有效性，研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了大規(guī)模的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，涵蓋了多種不同規(guī)模的語言模型和多樣化的數(shù)學(xué)推理基準(zhǔn)測試。實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)非常全面，既包括了相對簡單的小學(xué)數(shù)學(xué)題，也包含了極具挑戰(zhàn)性的奧林匹克級(jí)別數(shù)學(xué)競賽題目。

在基礎(chǔ)能力測試中，VERL展現(xiàn)出了顯著的性能提升。以Llama-3.2-3B-Instruct模型為例，在應(yīng)用VERL方法后，該模型在AIME24數(shù)據(jù)集上的準(zhǔn)確率從3.3%提升到了13.3%，實(shí)現(xiàn)了10%的絕對提升。更令人印象深刻的是，在高考2024數(shù)據(jù)集這樣的高難度測試中，VERL帶來了21.4%的絕對準(zhǔn)確率提升，這種幅度的改進(jìn)在該領(lǐng)域是非常罕見的。

實(shí)驗(yàn)還驗(yàn)證了VERL方法的通用性。無論是應(yīng)用于GRPO（群組相對策略優(yōu)化）還是PPO（近端策略優(yōu)化）這兩種不同的強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架，VERL都展現(xiàn)出了一致的性能提升。這表明VERL的核心思想具有很好的算法無關(guān)性，可以作為一種通用的增強(qiáng)技術(shù)集成到現(xiàn)有的訓(xùn)練框架中。

特別值得關(guān)注的是Pass@k實(shí)驗(yàn)的結(jié)果，這種測試方式更能體現(xiàn)模型的探索能力。在這類測試中，模型需要生成多個(gè)不同的解答嘗試，只要其中一個(gè)正確就算成功。VERL在這類測試中的表現(xiàn)尤為出色，在某些數(shù)據(jù)集上Pass@k的改進(jìn)幅度甚至超過了Pass@1的改進(jìn)幅度，這直接證明了VERL在增強(qiáng)探索能力方面的有效性。

研究團(tuán)隊(duì)還進(jìn)行了詳細(xì)的消融實(shí)驗(yàn)，分析VERL中不同組件的貢獻(xiàn)。結(jié)果顯示，僅使用探索相關(guān)項(xiàng)會(huì)導(dǎo)致模型無法充分利用高獎(jiǎng)勵(lì)軌跡，最終性能提升有限。僅使用利用相關(guān)項(xiàng)雖然能帶來短期的性能提升，但很快就會(huì)遇到瓶頸。只有將兩者結(jié)合，才能實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定且持續(xù)的性能改進(jìn)。

實(shí)驗(yàn)還揭示了一個(gè)有趣的現(xiàn)象：VERL不僅提升了模型的準(zhǔn)確率，還增強(qiáng)了其推理過程的多樣性。通過分析模型生成的推理路徑，研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)應(yīng)用VERL后的模型能夠使用更多樣化的解題策略。例如，在幾何問題求解中，VERL訓(xùn)練的模型會(huì)同時(shí)使用正弦定理、余弦定理和其他幾何性質(zhì)，而傳統(tǒng)方法訓(xùn)練的模型往往過度依賴單一策略。

五、深度分析：解密VERL成功的關(guān)鍵機(jī)制

要真正理解VERL為什么如此有效，我們需要深入分析其背后的機(jī)制原理。研究團(tuán)隊(duì)通過大量的可視化分析和統(tǒng)計(jì)測試，揭示了VERL成功的幾個(gè)關(guān)鍵因素。

首先是測量層級(jí)的重要性。傳統(tǒng)方法在詞匯層面觀察到的探索-利用權(quán)衡，在隱藏狀態(tài)層面幾乎消失了。這種現(xiàn)象可以用信息處理的層次性來解釋：詞匯層面的輸出是經(jīng)過高度壓縮和選擇的結(jié)果，而隱藏狀態(tài)則保留了更豐富的語義信息。在這個(gè)更豐富的表征空間中，模型有足夠的"空間"同時(shí)進(jìn)行探索和利用，而不會(huì)產(chǎn)生直接沖突。

其次是時(shí)序動(dòng)態(tài)的關(guān)鍵作用。VERL的成功很大程度上依賴于對推理過程時(shí)序演化的精確捕捉。有效排序加速度之所以能夠作為可靠的元控制信號(hào)，是因?yàn)樗从沉送评磉^程的"健康狀態(tài)"。當(dāng)加速度保持正值時(shí)，說明模型的思維過程仍在積極演進(jìn)；當(dāng)加速度轉(zhuǎn)為負(fù)值時(shí)，則可能意味著推理陷入了循環(huán)或停滯。

研究團(tuán)隊(duì)還發(fā)現(xiàn)了一個(gè)重要的模式：在正確的推理路徑中，有效排序加速度往往呈現(xiàn)出特定的演化模式——初期快速增長，中期保持穩(wěn)定，后期適度下降但仍保持正值。這種模式反映了良好推理過程的內(nèi)在規(guī)律：開始時(shí)快速建立問題理解，中期穩(wěn)定推進(jìn)解題過程，最后收斂到正確答案。VERL正是通過識(shí)別和強(qiáng)化這種健康的推理模式來提升整體性能。

另一個(gè)關(guān)鍵機(jī)制是獎(jiǎng)勵(lì)塑形的前瞻性特征。與傳統(tǒng)方法的事后獎(jiǎng)勵(lì)不同，VERL通過有效排序加速度實(shí)現(xiàn)了某種程度的"預(yù)測性獎(jiǎng)勵(lì)"。當(dāng)系統(tǒng)檢測到推理過程可能出現(xiàn)問題的早期信號(hào)時(shí)，它會(huì)主動(dòng)調(diào)整激勵(lì)結(jié)構(gòu)，引導(dǎo)模型走向更健康的推理路徑。這種前瞻性調(diào)節(jié)大大提高了訓(xùn)練的效率和穩(wěn)定性。

VERL的成功還得益于其自適應(yīng)性。傳統(tǒng)的探索-利用平衡往往需要手工設(shè)定權(quán)重參數(shù)，而VERL通過有效排序加速度實(shí)現(xiàn)了動(dòng)態(tài)自適應(yīng)調(diào)節(jié)。每個(gè)推理序列的特定情況都會(huì)影響探索和利用的相對權(quán)重，使得系統(tǒng)能夠針對不同類型的問題和不同的推理階段采用最合適的策略組合。

六、實(shí)際應(yīng)用案例：從理論到實(shí)踐的轉(zhuǎn)化

為了更好地理解VERL在實(shí)際應(yīng)用中的表現(xiàn)，研究團(tuán)隊(duì)提供了多個(gè)具體的案例分析，這些案例生動(dòng)地展示了新方法相比傳統(tǒng)方法的優(yōu)勢。

在一個(gè)涉及負(fù)數(shù)比較的數(shù)學(xué)問題中，傳統(tǒng)GRPO訓(xùn)練的模型錯(cuò)誤地認(rèn)為-1小于-13，這反映了模型在處理數(shù)值常識(shí)方面的不足。而使用VERL訓(xùn)練的模型則能夠正確處理這類比較問題，展現(xiàn)出更強(qiáng)的數(shù)值推理能力。這個(gè)案例說明VERL不僅能提高準(zhǔn)確率，還能增強(qiáng)模型對基礎(chǔ)數(shù)學(xué)概念的掌握。

在一個(gè)房屋計(jì)數(shù)的應(yīng)用題中，兩種方法的差異更加明顯。題目描述了一個(gè)社區(qū)有六條街道，每條街道兩側(cè)各有10棟房屋，且沒有房屋面向兩條不同的街道。傳統(tǒng)方法訓(xùn)練的模型忽略了約束條件的深層含義，錯(cuò)誤地推斷每條街道只有10棟房屋。而VERL訓(xùn)練的模型則能夠正確理解約束條件，逐步分析出每條街道實(shí)際有20棟房屋，從而得出正確的總數(shù)。

在微分方程求解這類更復(fù)雜的數(shù)學(xué)問題中，VERL的優(yōu)勢體現(xiàn)得更加突出。當(dāng)要求找到純指數(shù)解時(shí)，傳統(tǒng)方法往往會(huì)忽略"純指數(shù)"這一約束條件，給出包含多項(xiàng)式和三角函數(shù)的通解。而VERL訓(xùn)練的模型能夠嚴(yán)格遵循題目要求，只給出符合條件的指數(shù)解。這種對問題約束的精確理解反映了VERL在提升推理嚴(yán)謹(jǐn)性方面的價(jià)值。

在Pass@16設(shè)置下的探索性測試中，VERL的表現(xiàn)更加令人印象深刻。對于一個(gè)求解函數(shù)定義域的問題，傳統(tǒng)方法訓(xùn)練的模型在16次嘗試中都給出了相同的錯(cuò)誤答案，顯示出探索能力的嚴(yán)重不足。而VERL訓(xùn)練的模型在16次嘗試中有5次給出了正確答案，展現(xiàn)出更強(qiáng)的探索多樣性和問題求解能力。

這些案例不僅驗(yàn)證了VERL的有效性，還揭示了其應(yīng)用價(jià)值的多個(gè)維度：基礎(chǔ)概念理解、約束條件處理、推理嚴(yán)謹(jǐn)性以及解題策略多樣性。這種全方位的改進(jìn)使得VERL不僅僅是一個(gè)性能優(yōu)化工具，更是一個(gè)能夠提升AI推理質(zhì)量的系統(tǒng)性方法。

七、技術(shù)創(chuàng)新的深層意義：重新定義AI推理的可能性

VERL方法的成功不僅僅是一個(gè)技術(shù)層面的突破，更重要的是它從根本上改變了我們對AI推理過程的理解。這項(xiàng)研究的深層意義體現(xiàn)在幾個(gè)關(guān)鍵方面。

首先，它挑戰(zhàn)了關(guān)于探索-利用權(quán)衡的傳統(tǒng)認(rèn)知。長期以來，這種權(quán)衡被視為機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理之一，就像物理學(xué)中的守恒定律一樣不可違背。然而，VERL的成功表明，在恰當(dāng)?shù)谋碚骺臻g和合適的方法框架下，這種權(quán)衡是可以被超越的。這一發(fā)現(xiàn)可能會(huì)引發(fā)對其他看似基本的機(jī)器學(xué)習(xí)原理的重新審視。

其次，這項(xiàng)研究開創(chuàng)了基于語義表征動(dòng)態(tài)性進(jìn)行模型優(yōu)化的新范式。傳統(tǒng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法主要關(guān)注外在的獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)和行為輸出，而VERL則深入到模型的內(nèi)部表征過程，基于語義演化的內(nèi)在規(guī)律來指導(dǎo)學(xué)習(xí)。這種內(nèi)外結(jié)合的優(yōu)化策略為AI系統(tǒng)的改進(jìn)開辟了全新的方向。

VERL方法還展現(xiàn)了多尺度分析在AI研究中的重要價(jià)值。通過同時(shí)考慮響應(yīng)級(jí)別和數(shù)據(jù)集級(jí)別的表征動(dòng)態(tài)，研究團(tuán)隊(duì)獲得了單一尺度分析無法提供的深層洞察。這種多尺度分析框架可能會(huì)成為未來AI研究的重要工具，幫助研究者更全面地理解復(fù)雜AI系統(tǒng)的行為規(guī)律。

該研究的另一個(gè)重要貢獻(xiàn)是證明了理論分析與實(shí)際應(yīng)用的有效結(jié)合。有效排序加速度的O(1)穩(wěn)定性不僅是一個(gè)理論結(jié)果，更是VERL方法實(shí)用性的重要保障。這種理論指導(dǎo)實(shí)踐、實(shí)踐驗(yàn)證理論的研究模式為AI領(lǐng)域的發(fā)展提供了有價(jià)值的參考。

從更廣闊的視角來看，VERL代表了AI能力提升的一種新思路：不是簡單地增加模型規(guī)模或訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而是通過更深入的理解和更精巧的方法來挖掘現(xiàn)有模型的潛力。這種"質(zhì)量提升"型的改進(jìn)路徑在當(dāng)前AI發(fā)展面臨資源和環(huán)境約束的背景下具有特殊的意義。

VERL的成功還暗示了AI系統(tǒng)內(nèi)在能力之間可能存在更多的協(xié)同關(guān)系，而不是簡單的競爭關(guān)系。這一發(fā)現(xiàn)可能會(huì)啟發(fā)研究者探索其他能力維度之間的潛在協(xié)同性，從而實(shí)現(xiàn)更全面的AI能力提升。

八、未來展望：從數(shù)學(xué)推理到通用智能的橋梁

雖然當(dāng)前的研究主要集中在數(shù)學(xué)推理領(lǐng)域，但VERL的核心思想具有更廣泛的應(yīng)用潛力。數(shù)學(xué)推理只是復(fù)雜思維過程的一個(gè)具體體現(xiàn)，VERL揭示的語義表征動(dòng)態(tài)規(guī)律很可能適用于其他類型的推理任務(wù)。

在自然語言理解任務(wù)中，VERL的雙通道激勵(lì)機(jī)制可能有助于模型在理解文本深層語義的同時(shí)保持對表面信息的敏感性。在代碼生成任務(wù)中，這種方法可能能夠幫助模型在探索創(chuàng)新解決方案和利用成熟編程模式之間找到更好的平衡點(diǎn)。

更進(jìn)一步，VERL的方法論可能為多模態(tài)AI系統(tǒng)的開發(fā)提供新的思路。在處理圖像、文本、音頻等多種信息時(shí)，不同模態(tài)之間的協(xié)調(diào)也可能存在類似的"探索-利用"動(dòng)態(tài)，VERL的框架可能為這類復(fù)雜系統(tǒng)的優(yōu)化提供指導(dǎo)。

從長遠(yuǎn)來看，這項(xiàng)研究可能會(huì)推動(dòng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論的發(fā)展。傳統(tǒng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)主要關(guān)注環(huán)境獎(jiǎng)勵(lì)和行為策略之間的關(guān)系，而VERL引入的內(nèi)在表征動(dòng)態(tài)為這一框架增加了新的維度。這種擴(kuò)展可能會(huì)催生新的理論框架和算法設(shè)計(jì)原則。

VERL的成功也為AI安全研究提供了新的視角。通過監(jiān)控和調(diào)節(jié)模型內(nèi)部表征的演化過程，我們可能能夠更好地理解和控制AI系統(tǒng)的行為，從而提高系統(tǒng)的可預(yù)測性和安全性。

在實(shí)際部署方面，VERL的輕量級(jí)特性使其有望在資源受限的環(huán)境中發(fā)揮作用。與需要大量計(jì)算資源的模型擴(kuò)展方法不同，VERL主要通過改進(jìn)訓(xùn)練策略來提升性能，這使得它更容易在實(shí)際應(yīng)用中推廣。

當(dāng)然，這項(xiàng)研究也面臨一些挑戰(zhàn)和限制。如何將VERL擴(kuò)展到更大規(guī)模的模型和更復(fù)雜的任務(wù)仍需進(jìn)一步探索。此外，不同領(lǐng)域的最優(yōu)配置可能有所不同，這需要更多的經(jīng)驗(yàn)積累和理論指導(dǎo)。

說到底，清華深研院這項(xiàng)研究的真正價(jià)值不僅在于提出了一個(gè)有效的技術(shù)方法，更在于它為我們重新思考AI能力發(fā)展提供了全新的角度。在人工智能快速發(fā)展的今天，這種深入本質(zhì)、突破常規(guī)思維的研究精神特別值得我們學(xué)習(xí)和發(fā)揚(yáng)。

通過證明探索和利用可以協(xié)同增強(qiáng)而非相互制約，VERL為AI推理能力的提升開辟了新的可能性。這不僅是技術(shù)層面的進(jìn)步，更是認(rèn)知框架的革新。隨著這一思路的進(jìn)一步發(fā)展和完善，我們有理由期待看到更多類似的突破，推動(dòng)人工智能向著更加智能、更加可靠的方向發(fā)展。對于關(guān)注AI技術(shù)發(fā)展的讀者來說，這項(xiàng)研究無疑提供了一個(gè)觀察未來AI發(fā)展趨勢的重要窗口。

Q&A

Q1：VERL方法與傳統(tǒng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法的核心區(qū)別是什么？

A：傳統(tǒng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法基于詞匯層面分析，認(rèn)為探索和利用存在根本沖突，只能二選一。VERL則深入到AI的語義表征空間（隱藏狀態(tài)），發(fā)現(xiàn)這兩種能力實(shí)際上可以解耦，并通過有效排序及其導(dǎo)數(shù)來同時(shí)增強(qiáng)探索和利用能力，就像給AI配備了智能雙引擎系統(tǒng)。

Q2：有效排序加速度為什么能作為可靠的控制信號(hào)？

A：有效排序加速度具有理論上的O(1)增長穩(wěn)定性，這意味著它不會(huì)因?yàn)閱栴}規(guī)?；蛐蛄虚L度的變化而出現(xiàn)劇烈波動(dòng)。研究發(fā)現(xiàn)，正確推理路徑中這個(gè)指標(biāo)往往保持較高值，而錯(cuò)誤推理中則表現(xiàn)不佳，因此它可以作為區(qū)分推理質(zhì)量的可靠指標(biāo)來指導(dǎo)訓(xùn)練過程。

Q3：VERL方法的實(shí)際應(yīng)用效果如何？

A：實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，VERL在多種數(shù)學(xué)推理任務(wù)上都取得了顯著提升，其中在挑戰(zhàn)性的高考2024數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)了21.4%的絕對準(zhǔn)確率提升。更重要的是，這種方法不僅提高了準(zhǔn)確率，還增強(qiáng)了推理過程的多樣性，讓AI能夠使用更豐富的解題策略而不是過度依賴單一方法。