arXiv cs.LG·38 天前★ 3

RLVR 优化景观可为良性：来自自旋玻璃理论的洞见

原文标题：RLVR landscapes for iterated multiplications can be benign: Insights from spin-glass theory

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AI 智能摘要

论文研究可验证奖励强化学习（RLVR）在迭代群乘法等算法任务上的优化景观，将熵正则化 RLVR 映射为确定性策略上的自旋玻璃能量模型。理论与实验表明，对输入不相关的一类任务，该景观是良性的，不存在会困住训练的局部极小值。实际困难更多来自扩散势垒与梯度估计误差，可通过选择熵调节器缓解。

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问题: RLVR 能否学到新推理能力存疑，需弄清其优化景观是否真有困住训练的局部极小值。
方法: 把熵正则化 RLVR 在近视表格策略上映射为确定性策略上的自旋玻璃能量模型，用理论加实验刻画景观。
结果: 证明输入不相关任务景观良性、无困住训练的局部极小值；从零训练的 Transformer 仅用末 token 奖励即学会非阿贝尔群迭代乘法的思维链。
影响: 说明 RLVR 训练失败多源于扩散势垒与梯度估计误差而非景观崎岖，调熵调节器即可缓解，为调参提供理论依据。

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RLVR优化景观在输入不相关任务上无局部极小值，难点在扩散势垒与梯度误差。

为什么重要：为RLVR能否学新推理能力的争论提供理论视角：瓶颈可能不在景观崎岖，而在优化路径与估计误差。

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原始标题：RLVR landscapes for iterated multiplications can be benign: Insights from spin-glass theory

AI 中文标题：RLVR 优化景观可为良性：来自自旋玻璃理论的洞见

来源：arXiv cs.LG · 发布于 38 天前

分类：学术研究 · AI 重要度：★ 3（3）

标签：强化学习 / RLVR / 自旋玻璃 / 优化景观 / 推理

关键词：RLVR / spin-glass / optimization landscape / chain-of-thought

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