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论文解决了什么问题
可验证奖励强化学习（RLVR）正在成为提升语言模型推理能力的主流范式，但现有研究主要关注奖励设计和策略搜索，对将奖励反馈转化为模型权重更新的优化层缺乏系统理解。当前训练流程大多直接沿用监督微调阶段的优化器、学习率调度和稳定性机制，未能针对 RLVR 中奖励信号稀疏、策略更新波动大等特点进行适配，导致训练效率低且容易崩溃。
核心方法
ISO 是一套面向 RLVR 的原生优化栈，将优化器选择、学习率调度策略、梯度裁剪和训练稳定性机制作为一个整体进行协同设计。作者系统分析了 RLVR 训练过程中梯度分布和奖励信号的特征，据此调整优化器的动量与自适应参数策略，并引入针对策略更新幅度的约束机制，使训练在高方差奖励环境下保持稳定收敛。
实验结论
- ISO 在多个推理基准上的训练收敛速度和最终准确率均优于默认优化配置
- 优化栈在不同规模模型和多种 RLVR 算法上均展现出一致性提升
局限性与证据边界
- 原文未提供具体的数值结果和基准名称
- 作者所属机构未在输入中明确披露
- ISO 各组件的具体技术细节（优化器类型、调度策略等）未在节选中展开
- 跨领域泛化能力和与其他 RLVR 框架的对比实验未在输入中体现
适合谁阅读
从事 RLVR 训练与推理对齐的研究者和工程师关注语言模型优化器设计与训练稳定性的研究者训练与后训练强化学习推理与规划
可核验的原论文来源和作者
- 作者
- Hanqing Zhu, Wenyan Cong, Zhizhou Sha, Sagnik Mukherjee, Xinyuan Song, David González-Martínez, Xiaoxia Wu, Yuandong Tian, Shiwei Liu, David Z. Pan, Zhangyang "...
- 来源
- arXiv
- 论文 ID
- 2607.19331