连年来，以强化学习为中枢的考试门径权贵栽种了大言语模子（Large Language Models, LLMs）的推理才调与对皆性能，尤其在明白东谈主类意图、除名用户领导以及增强推理才调方面恶果凸起。尽管现存综述对强化学习增强型 LLMs 进行了概述，但其涵盖范围较为有限，未能全面总结强化学习在 LLMs 全人命周期中的作用机制。

对此，来自复旦大学、同济大学、兰卡斯特大学以及香港华文大学 MM Lab 等顶尖科研机构的磋磨者们全面总结了大言语模子全人命周期的最新强化学习磋磨，完成题为 “Reinforcement Learning Meets Large Language Models: A Survey of Advancements and Applications Across the LLM Lifecycle” 的长文综述，系统性归来了界限最新阐发，潜入研讨磋磨挑战并瞻望将来发展标的。

论文标题： Reinforcement Learning Meets Large Language Models: A Survey of Advancements and Applications Across the LLM Lifecycle论文相连：https://arxiv.org/pdf/2509.16679

作家综述了强化学习赋能大言语模子的表面与实践阐发，属目申报了强化学习在大言语模子全人命周期各阶段的足下战略，包括预考试、对皆微调与强化推理并整理了面前用于强化学习微调的现存数据集与评估基准以及现存的主流开源器用与考试框架，为后续磋磨提供了了的实践参考。该综述还属目分析了强化学习增强型大言语模子界限将来濒临的挑战与发展趋势，旨在为磋磨东谈主员与从业者呈现强化学习与大言语模子交叉界限的最新阐发及前沿趋势，以期股东更智能、更具泛化才调且更安全的大言语模子的发展。

图 1：强化学习增强型大言语模子的中枢组件概览。该图展示了强化学习增强型大言语模子人命周期内的中枢组件过火交互干系。在强化学习框架与器用包的运行下，强化学习算法参与大言语模子的预考试、对皆及推理增强考试，并通过测试基准进行考证。

该综述潜入剖析了强化学习本事若何足下于大言语模子的全人命周期阶段，若何通顺 LLMs 的预考试、对皆和强化推理全过程。著述总结了强化学习足下于大言语模子的具体门径和本事细节，为将来强化学习与 LLMs 的深度会通提供了警戒，以此探索将来的磋磨机遇与发展旅途。基于所综述内容，作家提议了首个 RL 在 LLMs 全人命周期的运作门径的分类总览图：

图 2：强化学习增强型大言语模子的分类体系总览图。该图呈现了构建强化学习增强型大言语模子所触及的重要阶段与资源的分类体系，共分为五个分支：预考试、对皆、基于可考证奖励的强化学习、数据集与基准测试、开源框架。此分类体系明确了各阶段之间的关联，可动作明白该综述所研讨的门径阐发与关联资源的参考框架。

作家将基于可考证奖励的强化学习本事 (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards, RLVR) 动作该综述的关爱要点，系统性地梳理了自 OpenAI-o1 与 DeepSeek-R1 发布以来强化学习赋能大言语模子以及多模态大言语模子推理才调上的足下磋磨，总结了若何通过提供可考证的奖励信号栽种模子推理的踏实性和准确性。通过引入可自动考证的奖励机制，RLVR 不仅优化了推理过程，还增强了模子对复杂任务的相宜才调。该综述对 RLVR 进行了属目研讨，展示了其在数学推理、编程任务等界限的足下恶果。

图 3：RLVR 门径的本事架构图。该架构图展示了 RLVR 的举座使命经过，并属目申报了奖励模子、离线战略接济、奖励过滤、采样与推理战略、智能体强化学习以及奖励更新层级的设想门径。

该综述主要有三大独到孝顺：

全人命周期梳理：系统涵盖了强化学习在大言语模子中的竣工足下人命周期，属目申报了从预考试、对皆到推理强化的各阶段经过。在此过程中，该著述明确了每个阶段的观念、门径及濒临的挑战。

聚焦先进 RLVR 本事：要点先容了基于可考证奖励的强化学习界限的前沿门径。该著述潜入分析了 RLVR 的实验气候与顶端足下，探究了用于确保奖励具备客不雅性与可考证性的关联门径。

整合重要磋磨资源：总结了对大言语模子中强化学习关联实验、评估及骨子落地至关迫切的数据集、基准测试与开源框架。通过整合这些信息，该著述为将来但愿在 LLMs 场景下探索 RL 的磋磨东谈主员提供了极具价值的参考资源。

强化学习在大言语模子上的足下，标识着大模子发展的一次迫切升沉。然则面前强化学习在大言语模子全人命周期中的足下仍是濒临的挑战。作家指出，尽管强化学习在栽种 LLM 的对皆和推理才调方面获得了权贵阐发，但在系统限制的可推广性和考试踏实性方面仍存在很大的挑战。大限制 RL 考试关于 LLM 来说仍是是盘算密集型的，况且赓续不踏实。

此外，奖励设想和信用分派的问题亦然面前 RL 足下中的难点，尤其是在永劫候推理过程中，奖励蔓延的问题给模子的学习带来了不小的贫乏。表面层面，面前穷乏了了的表面框架来分析 RL 在 LLM 考试中的泛化才和洽踏实性，这使得对 RL 的有用性和潜在风险的明白仍然不充分。在足下层面，将RL与基于LLM的智能体和器用使用相汇注，也濒临着着力、安全性和可控性等挑战。因此，著述强调了在数据集和评估基准诞生方面的不及，面前大多量磋磨仍依赖特定任务的数据集，穷乏和洽的行径化基准，这为强化学习微调门径的比拟和考证带来了贫乏。

该综述变成了一份基于人命周期的轮廓分析，既凸起了门径层面的阐发，也涵盖了配套复古资源，并汇注界限本事趋势和工程实践需求分析了现存挑战和将来标的，可动作强化学习增强型大言语模子界限磋磨者的前沿参考贵府，宽宥感兴味的读者阅读、酌量和援用该论文：

@misc{liu2025reinforcementlearningmeetslarge,

title={Reinforcement Learning Meets Large Language Models: A Survey of Advancements and Applications Across the LLM Lifecycle},

author={Keliang Liu and Dingkang Yang and Ziyun Qian and Weijie Yin and Yuchi Wang and Hongsheng Li and Jun Liu and Peng Zhai and Yang Liu and Lihua Zhang},

year={2025},

eprint={2509.16679},

archivePrefix={arXiv},

primaryClass={cs.CL},

url={https://arxiv.org/abs/2509.16679},