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Reintroducing Value in Reinforcement Learning: Achieving Better Test Time Scaling through Unified Large Language Model Inference and Validation
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了RL$^V$，有效解决了强化学习中价值函数利用不足的问题。通过同时训练大语言模型作为推理器和生成验证器，显著提升了MATH任务的准确率和计算效率。
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关键要点
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本研究提出了RL$^V$，解决了强化学习中价值函数利用不足的问题。
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通过同时训练大语言模型作为推理器和生成验证器，增强了验证能力。
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显著提高了MATH任务的准确率和计算效率。
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测试时间计算效率提升高达8-32倍，展示了出色的泛化能力和性能。
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现有强化学习方法如GRPO和Leave-one-out PPO放弃了学习到的价值函数，依赖经验估计的回报。
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