Part I: Tricks or Traps? A Deep Dive into RL for LLM Reasoning

强化学习在大语言模型推理中的应用已成为一个快速兴起的研究领域，相关研究在算法创新和实际应用方面都出现了显著增长。尽管取得了这些进展，但仍然存在一些关键挑战，包括缺乏使用强化学习技术的标准化指导原则，以及对这些技术内在机制的理解较为零散。此外，实验设置不一致、训练数据差异以及模型初始化方式的不同，导致研究结论相互矛盾，使得从业者在选择合适的技术时难以判断、感到困惑。本文在一个统一的开源框架内，通过严格的复现和独立评估，对目前广泛采用的强化学习技术进行了系统性回顾。我们借助细粒度实验（涵盖不同难度的数据集、模型规模和架构），分析了每种技术的内在机制、适用场景和核心原则。基于这些洞察，我们为针对特定设置选择合适的强化学习技术提供了明确的指导建议，并为从业者在大语言模型领域应用强化学习提供了可靠的路线图。最后，我们发现，仅使用两种技术的极简组合，就能通过基础的PPO损失函数释放出无需评论器（critic-free）策略的学习能力。实验结果表明，我们提出的简单组合方法在性能上表现稳定，超越了GRPO和DAPO等现有策略。

论文试图解决当前大语言模型（LLM）中强化学习（RL）技术应用缺乏标准化指南、实验设置不一致导致结论冲突的问题。这个问题在当前研究中较为突出，但尚未系统性地被解决，属于一个相对较新的研究方向。

论文通过在一个统一的开源框架中对广泛采用的RL技术进行严格的复现和隔离评估，系统性地分析每种技术的内部机制、适用场景和核心原理，从而提出针对不同设置选择合适RL技术的清晰指南。此外，论文提出了一种仅使用vanilla PPO损失的critic-free策略的极简组合方法，在性能上超越了GRPO和DAPO等现有策略。

1. 通过细粒度实验分析不同RL技术在多种难度的数据集、模型规模和架构中的表现 2. 揭示了critic-free策略结合PPO损失的有效性，突破了传统依赖critic网络的范式 3. 提出了可操作性强的RL技术选择指南和可靠实践路线图 4. 实验设计严谨，强调可复现性，代码开源，推动领域标准化

1. A Survey on Reinforcement Learning for Large Language Models: Methods, Evaluations, and Future Directions 2. RL4LMs: A Comprehensive Framework for Reinforcement Learning with Large Language Models 3. On the Effectiveness of Reward Modeling and Preference Optimization in LLM Alignment 4. Critic-Free Policy Learning: Exploring PPO without Value Function Approximation 5. Aligning Language Models with Human Preferences via Direct Preference Optimization (DPO)