井字棋里的 GRPO 机制解剖:涨分是真的,推理是假的
@[toc] RLVR 这几年最流行的一句话是:模型在可验证奖励上做强化学习,就会「学会推理」。这句话的证据通常是 benchmark 曲线往上走。但曲线往上走有两种解释,一种是模型真的学会了在这个任务上搜索与验证,另一种是模型学会了更快地读出提示词里已经写好的信息。这两种解释在行为层看起来一模一样,只有在内部表示上才分得开。 这篇论文做的事很干脆:把战场缩小到井字棋,用 GRPO 训练 0.5B
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