RLTL;DR：通过内化自生成反馈实现自我提升
原文标题：RLTL;DR: Self-Improvement by Internalizing Self-Generated Feedback
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论文针对可验证奖励强化学习（RLVR）在极难任务上成功率低、且无教师模型可蒸馏的问题，提出 RLTL;DR 方法。每次失败后向策略展示验证器输出，让其自行撰写一条 TL;DR 式洞察作为反馈，并以此条件化下一次 rollout，实现自我改进。
- 问题
- RLVR 在极难任务上成功率近零，且无教师模型或示例可蒸馏。
- 方法
- 每次失败后把验证器输出给策略，让其自写一条 TL;DR 式洞察并条件化下一次 rollout。
- 结果
- 未给出量化结果。
- 影响
- 为无监督自提升场景提供低成本反馈回路，可减少对教师模型和人工标注的依赖。
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