NVIDIA推出RLP：让AI在学习过程中就学会思考的革命性训练方法

这项由NVIDIA公司的Ali Hatamizadeh、Syeda Nahida Akter、Shrimai Prabhumoye等研究人员领导的突破性研究，联合了卡内基梅隆大学、波士顿大学和斯坦福大学的学者，发表于2025年9月26日的arXiv预印本平台（论文编号：arXiv:2510.01265v1）。对于想要深入了解技术细节的读者，可以通过这个编号在学术数据库中查找完整论文。

说起人工智能的学习方式，我们可以用学生准备考试来类比。传统的AI训练就像让学生死记硬背教科书——只要能准确背出下一个词或句子就算成功。但这种方法培养出来的AI，虽然能流利地说话，却往往缺乏深度思考能力，就像那些只会背书却不会解题的学生。

NVIDIA的研究团队发现了这个问题，并提出了一个革命性的解决方案：为什么不让AI在学习阶段就养成思考的习惯呢？他们开发了一种名为RLP（Reinforcement Learning Pre-training，强化学习预训练）的新方法，让AI在回答每一个问题之前都先"想一想"。

这就像教会学生在回答问题前先在草稿纸上列出思路一样。当学生学会了这种思考习惯，他们不仅能更好地回答问题，还能处理那些从未见过的复杂题目。研究结果令人振奋：使用RLP训练的AI模型在数学和科学推理任务上的表现提升了19%，在一些高难度测试中甚至有更大的突破。

一、传统AI训练的局限性：为什么聪明的AI不会思考？

回到我们的学生比喻，传统的AI训练就像一个严格的语文老师，只关心学生能否准确地接下一句话。学生读到"太阳从东方..."，如果能准确说出"升起"，就得到奖励。这种训练方法确实能培养出语言流畅的AI，但却有一个致命缺陷——AI从未学会停下来思考。

当面对复杂的数学问题时，这种AI就像那个只会背诵却不会推理的学生。它可能知道很多数学公式，也能流利地表达，但当需要多步推理时就显得力不从心。比如面对一道复杂的几何题，传统AI往往会直接给出答案，而不是像人类数学家那样先分析题目、列出已知条件、制定解题策略。

研究团队意识到，问题的根源在于传统训练方法把"思考"这个步骤完全忽略了。在现有的AI训练体系中，思考和推理能力只有在模型基本训练完成后才通过额外的"后训练"来培养，就像学生学完了语文再去补习数学一样。这种割裂的培养方式不仅效率低下，而且培养出来的思考习惯往往不够牢固。

更重要的是，人类的学习过程并不是线性的逐字处理，而是一个整体性的理解过程。我们在阅读时会自然地联想、推理、质疑，会把新信息与已有知识相结合。但传统的AI训练完全忽略了这种并行的认知过程，只专注于预测下一个词。

二、RLP的核心创新：让AI学会边学边思考

RLP的革命性在于它重新定义了AI的学习过程。如果说传统训练是教AI背书，那么RLP就是教AI写读书笔记。每当AI准备说出下一个词时，RLP会先让它生成一段内在的"思考过程"，然后根据这个思考来决定最终的回答。

这个过程就像一个聪明的学生在考试时的做法。面对问题"光合作用的过程是什么？"，使用RLP训练的AI不会直接回答，而是会先在"心里"想：光合作用是植物、藻类和某些细菌制造食物的过程，这个过程需要阳光提供能量，所以接下来最可能的词应该是"阳光"。然后基于这个思考，AI给出更准确的回答。

RLP的巧妙之处在于它的奖励机制。系统会比较AI在思考前后回答的质量，如果思考确实帮助AI给出了更好的答案，那么这种思考模式就会得到强化。这就像一个老师不仅看学生的最终答案，还会检查学生的解题过程，对那些思路清晰、逻辑严密的解答给予更高的评价。

与传统方法相比，RLP最大的优势是它不需要外部验证器。传统的强化学习训练通常需要一个"裁判"来判断答案的对错，但RLP的评判标准很简单：如果AI的思考确实提高了预测准确性，就说明这个思考是有价值的。这种内在的、自发的改进机制使得RLP能够在任何类型的文本上进行训练，而不局限于有标准答案的题目。

研究团队开发的算法还包含了一些精巧的技术细节。他们使用了一个"指数移动平均"的基准线，确保AI不会钻空子或产生退化。同时，他们采用了"分组相对优势"的方法来减少训练中的噪音，使整个学习过程更加稳定高效。

三、实验验证：数字说话的惊人效果

研究团队在多个AI模型上测试了RLP的效果，结果令人印象深刻。他们首先选择了Qwen3-1.7B作为测试对象，这是一个拥有17亿参数的中型语言模型。在数学和科学推理的综合测试中，使用RLP训练的模型比传统方法训练的模型平均提升了19%。

具体到各项测试，提升效果更加明显。在AIME25这个高难度数学竞赛测试中，RLP训练的模型得分从2.25分跃升到5.02分，提升幅度超过一倍。在MATH500数学测试中，准确率从48.45%提高到58.48%。在科学推理测试MMLU中，成绩从50.08%大幅提升到56.14%。

更令人振奋的是，当研究团队将RLP应用到更大的模型上时，效果进一步放大。在Nemotron-Nano-12B这个120亿参数的混合架构模型上，RLP带来了35%的相对提升，整体平均分从42.81%跃升到61.32%。在科学推理方面的提升更是达到了23%，从34.51%提高到57.26%。

特别值得注意的是RLP的效率。研究团队发现，即使在大模型上，RLP只需要使用传统训练数据量的0.125%就能达到显著的改进效果。这就像一个学习方法如此有效，学生只需要做十分之一的练习题就能达到比别人更好的成绩。

为了确保结果的可靠性，研究团队还进行了严格的对照实验。他们让传统训练方法使用35倍的数据量来匹配RLP的计算成本，结果发现RLP仍然保持着明显的优势。这证明了RLP的优势来自于方法本身的创新，而不是简单的计算资源投入。

四、深度机理分析：为什么思考如此重要？

要理解RLP为什么如此有效，我们需要深入探讨思考在学习中的作用。研究团队通过理论分析证明了一个重要观点：当AI学会了思考，它实际上是在降低预测的不确定性。

这个过程可以用医生诊断来比喻。一个经验丰富的医生面对病人时，不会仅仅根据表面症状就下结论，而会在心中快速回顾相关的医学知识，考虑各种可能性，然后给出诊断。这个思考过程让医生的诊断更加准确可靠。同样，使用RLP训练的AI在回答问题前也会进行这种内在的"知识整合"过程。

研究团队发现，RLP的奖励机制本质上是在测量"信息增益"。当AI的思考确实增加了对问题的理解，提高了答案的准确性时，这种思考就会得到正向激励。这种机制确保了AI不会生成无意义的、华而不实的思考内容，而是真正学会了有价值的推理过程。

从数学角度来看，研究团队证明了RLP优化的目标等价于最小化模型在有思考和无思考情况下的交叉熵差异。简单来说，就是让AI的思考真正发挥作用，而不是装腔作势。这种理论保证了RLP不仅在实验中表现优秀，在理论上也是站得住脚的。

更重要的是，RLP培养的思考习惯具有很好的迁移性。一旦AI在预训练阶段学会了思考，这种能力会在后续的专业训练中得到进一步强化，而不是被覆盖掉。这就像一个从小就养成良好学习习惯的学生，无论学什么新知识都能更快上手。

五、广泛适用性：不挑食的学习方法

RLP的另一个重要优势是它的普适性。传统的强化学习方法往往需要精心挑选的训练数据，就像挑食的孩子只吃特定的食物。但RLP就像一个不挑食的学习者，能够从各种类型的文本中提取有价值的思考模式。

研究团队在六种不同类型的数据集上测试了RLP，包括数学专业语料、科学文献、学术论文、数学教科书，甚至是从网络爬取的通用文本。令人惊喜的是，RLP在所有这些数据类型上都表现出了一致的改进效果。这说明思考能力的培养并不依赖于特定类型的内容，而是一种更加基础和通用的认知能力。

在数学专业数据上，RLP帮助模型在数学推理方面获得了显著提升。在科学文献上，它增强了模型的科学推理能力。最令人印象深刻的是，即使在看似与推理无关的网络文本上，RLP也能提取出有价值的思考信号，帮助模型更好地理解和预测文本内容。

这种广泛的适用性具有重要的实际意义。它意味着RLP可以直接应用于现有的大规模预训练流程，而不需要专门收集和标注推理数据。对于AI公司来说，这大大降低了训练成本和复杂度。

研究团队还发现，当在多领域混合数据上训练时，RLP的效果甚至更好。这就像一个学生同时学习多门学科时，不同学科之间的思维方式会相互补充和强化。数学的逻辑性可以帮助科学推理，而科学的实证思维也能促进数学问题的解决。

六、技术细节：如何让AI学会思考

RLP的实现涉及一些精巧的技术设计。整个系统就像一个精心设计的教学程序，既要保证AI能够学会思考，又要防止它走偏路。

在具体操作中，RLP使用了一个"思考-预测"的两步流程。对于文本中的每个位置，AI首先生成一段内在的思考内容，然后基于原始上下文和这段思考来预测下一个词。这个过程就像学生在考试时先在草稿纸上整理思路，然后在答题纸上写出正式答案。

为了确保训练的稳定性，研究团队设计了一个"指数移动平均"的基准线。这个基准线就像一个慢慢变化的参照标准，它会跟踪AI的整体能力水平，但变化得足够慢，不会让奖励信号变得混乱。如果没有这个基准线，AI可能会找到一些投机取巧的方法来获得虚假的高分。

在奖励计算方面，RLP采用了"分组相对优势"的方法。简单来说，就是让AI生成多个不同的思考过程，然后比较它们的相对优劣。这就像让学生用多种方法解同一道题，然后选择最好的解法。这种比较机制大大提高了训练的效率和稳定性。

研究团队还发现了一些有趣的现象。比如，思考内容的长度对效果有很大影响。太短的思考（比如64个字符）基本没有效果，而适中的长度（2048个字符）效果最好。再长下去，提升就不明显了。这说明AI需要足够的"思考空间"来进行复杂推理，但过长的思考也可能导致注意力分散。

七、与现有方法的比较：新方法的独特优势

为了证明RLP的优越性，研究团队将其与现有的多种训练方法进行了详细比较。这些比较就像不同教学方法之间的对决，让我们清楚地看到了RLP的独特价值。

首先是与传统的持续预训练方法的比较。持续预训练就像让学生继续背更多的书，希望通过量的积累来提高能力。实验结果显示，即使给传统方法提供35倍的训练数据，RLP仍然保持着明显的优势。这说明RLP的优势来自于质的改变，而不是量的堆砌。

与另一种强化学习预训练方法RPT的比较也很有启发性。RPT就像一个挑剔的老师，只在学生答对特定题目时给予奖励，而且需要另外一个助教来帮忙筛选题目。相比之下，RLP就像一个更加智慧的老师，能够从学生的思考过程中直接判断其价值，不需要外部帮助。实验结果显示，RLP在各项测试中都优于RPT，平均提升了4%。

更重要的对比是与仅使用高质量推理数据的持续预训练的比较。有人可能认为，与其改变训练方法，不如直接使用更好的训练数据。研究团队测试了这个想法，发现即使使用精心挑选的数学和科学推理数据，传统训练方法的效果仍然不如RLP。这进一步证明了方法创新的重要性。

研究团队还发现，RLP的优势在后续训练中不会消失，反而会得到进一步放大。当所有模型都接受了相同的后续专业训练后，使用RLP预训练的模型仍然保持着7-8%的领先优势。这就像一个从小养成良好学习习惯的学生，在接受更高层次教育时仍然表现更优秀。

八、规模化验证：大模型上的卓越表现

RLP的真正价值在于它能够在更大规模的模型上继续发挥作用。研究团队在120亿参数的Nemotron-Nano-12B模型上的实验结果令人振奋，证明了RLP不仅适用于中小型模型，在大型模型上的效果甚至更加显著。

这个120亿参数的模型采用了混合的Mamba-Transformer架构，代表了当前AI技术的前沿水平。研究团队只使用了2.5亿个训练样本对这个模型进行RLP训练，相比之下，基准模型使用了完整的20万亿个样本。尽管数据量相差如此悬殊，RLP训练的模型在整体表现上仍然实现了35%的相对提升。

在具体的测试项目上，大模型的提升更加明显。数学推理能力从61.38%提升到65.33%，科学推理能力从34.51%跃升到57.26%，提升幅度达到了23%。这种大幅度的改进在AI领域是非常罕见的，特别是考虑到这是在如此少的训练数据下实现的。

更令人印象深刻的是，这种提升不仅体现在数量上，还表现在质量上。使用RLP训练的大模型在处理复杂推理问题时表现出了更强的系统性和逻辑性，不仅能给出正确答案，还能提供清晰的推理过程。这种能力对于实际应用具有重要意义，因为用户不仅需要正确的答案，还需要理解答案是如何得出的。

这些结果证明了RLP的可扩展性。随着模型规模的增大，RLP的优势不仅没有消失，反而有进一步放大的趋势。这为未来在更大规模的模型上应用RLP提供了信心，也暗示着这种方法可能会成为未来大型AI系统的标准训练范式。

九、实际应用前景：改变AI产业的潜在影响

RLP的成功不仅是学术研究的突破，更有可能对整个AI产业产生深远影响。这种新的训练方法为解决当前AI系统的一些关键限制提供了新的思路。

在教育领域，具备强化思考能力的AI可以成为更好的智能辅导老师。传统的AI辅导系统往往只能给出标准答案，但使用RLP训练的AI能够展示完整的思考过程，帮助学生理解问题的本质。当学生遇到数学难题时，AI不仅能给出答案，还能像真正的老师一样，一步步引导学生思考，培养学生的逻辑推理能力。

在科研领域，RLP训练的AI可能成为科学家的得力助手。这样的AI不仅能够处理大量的科学文献，还能进行初步的推理和假设生成。当科学家面对复杂的研究问题时，AI可以帮助梳理已有知识，提出可能的研究方向，甚至协助设计实验方案。

商业应用方面，RLP的影响也可能是革命性的。在金融分析、市场预测、战略规划等需要复杂推理的领域，具备思考能力的AI可以提供更加可靠和透明的分析结果。投资者不仅能得到投资建议，还能看到AI的完整分析过程，从而做出更加明智的决策。

更重要的是，RLP的成功可能会推动整个AI训练范式的转变。传统的"先训练后推理"模式可能会被"训练即推理"的新模式所取代。这种变化不仅能提高AI的能力，还可能大大降低训练成本，使得更多的组织能够开发和部署高质量的AI系统。

对于普通用户来说，RLP的普及意味着他们将接触到更加智能、更加可靠的AI助手。这些AI不仅能回答问题，还能解释推理过程，帮助用户更好地理解复杂问题。无论是学习新知识、解决工作难题，还是做出重要决策，用户都将获得更好的AI支持。

十、技术挑战与未来发展方向

尽管RLP展现了巨大的潜力，但研究团队也坦诚地指出了当前存在的一些技术挑战和需要进一步探索的方向。

首先是计算效率的问题。RLP需要AI在每个预测步骤都生成思考内容，这确实增加了计算成本。虽然研究显示这种额外的计算投入带来了显著的性能提升，但对于大规模商业应用来说，如何在保持效果的同时进一步优化效率仍然是一个重要课题。

思考内容的可解释性是另一个需要关注的问题。虽然RLP训练的AI会生成思考过程，但这些思考内容对人类来说是否总是可理解和有意义的，还需要更多的研究。如何确保AI的思考过程不仅有效，而且对人类用户来说是透明和可信的，这对于AI系统的实际部署至关重要。

研究团队还发现，思考内容的长度对效果有很大影响，但最优长度可能因任务和模型而异。如何动态调整思考长度，让AI能够根据问题的复杂程度自适应地进行深入或简短的思考，这是一个有趣的技术问题。

在更广泛的应用场景中，RLP的效果还需要更多验证。目前的实验主要集中在数学和科学推理任务上，在创意写作、情感理解、多轮对话等其他AI应用场景中的表现还有待探索。

未来的研究方向可能包括开发更加高效的思考生成算法，设计更好的思考质量评估方法，以及探索RLP与其他AI训练技术的结合。研究团队也提到，他们正在研究如何让AI的思考过程更加多样化和创造性，而不仅仅是逻辑推理。

说到底，RLP的出现标志着AI训练理念的一次重要转变。从单纯追求预测准确性到培养思考能力，这种变化反映了人们对AI系统更高层次智能的追求。虽然目前还有一些技术挑战需要解决，但RLP已经为我们展示了一个令人兴奋的未来：AI不仅能给出正确答案，还能像人类一样思考和推理。

这项研究的成功也提醒我们，AI的发展不应该仅仅是规模的扩大，更应该是质的提升。通过像RLP这样的创新方法，我们可以在不大幅增加计算资源的情况下，显著提升AI系统的智能水平。这种效率导向的创新对于AI技术的普及和应用具有重要意义。

对于那些对这项技术感兴趣的读者，可以通过arXiv:2510.01265v1查阅完整的技术论文，深入了解RLP的理论基础和实现细节。随着更多研究团队加入这个方向，我们有理由相信，具备真正思考能力的AI系统将会更快地走入我们的日常生活。

Q&A

Q1：RLP训练方法与传统AI训练有什么本质区别？

A：传统AI训练就像教学生死记硬背，只要能准确说出下一个词就算成功。而RLP让AI在回答每个问题前都先生成一段思考过程，就像学生在考试时先在草稿纸上整理思路再答题。这种方法让AI学会了真正的推理思考，而不是简单的模式匹配。

Q2：RLP训练的AI模型在实际测试中表现如何？

A：效果非常显著。在Qwen3-1.7B模型上，RLP带来了19%的整体提升。在更大的120亿参数模型上，提升幅度达到35%。特别是在高难度的AIME25数学竞赛中，得分从2.25跃升到5.02，提升超过一倍。这些改进在使用很少训练数据的情况下就实现了。

Q3：RLP方法需要特殊的训练数据吗？使用成本如何？

A：RLP的优势就是不挑训练数据。它能在数学专业语料、科学文献、学术论文，甚至普通网络文本上都发挥作用。研究显示，RLP只需要传统方法0.125%的数据量就能达到显著效果，大大降低了训练成本。这种广泛适用性让它可以直接应用于现有的AI训练流程。