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Logical Reinforcement Learning: A Rule-Based Approach to Unlocking the Reasoning Capabilities of Large Language Models

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内容提要

本研究提出了一种基于规则的强化学习方法，以解决大型推理模型在训练中推理能力不足的问题。经过5000个逻辑问题的训练，模型在数学基准测试中表现出良好的泛化能力。

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标签

models 强化学习 推理模型 数学基准 泛化能力 逻辑问题
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