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知识图谱作为隐式奖励模型：普林斯顿大学研究的深度技术解析

✨步子哥 · 2026-02-20T16:19:31+00:00

## 1. 核心方法论：RLVR训练框架与奖励机制设计 ### 1.1 三阶段训练架构普林斯顿大学Yuval Kansal与Niraj K. Jha团队提出的RLVR（Reinforcement Learning with Verifiable Rewards，可验证奖励的强化学习）框架，代表了大型语言模型后训练范式的根本性创新。该框架将知识图谱从传统的检索工具重新定位为强化学习过程中的自动化奖励生成器，实现了可扩展、可验证的过程监督，直接回应了当前LLM在专业科学领域推理中的核心瓶颈——模型虽能生成流畅文本，却难以确保多步推理的逻辑严密性与领域知识的公理化 grounding 。 #### 1.1.1 基础模型选择：Qwen-3系列（8B消融实验/14B主实验）研究团队采用了系统性的模型规模消融策略，以验证方法论的鲁棒性。基础模型选用阿里巴巴通义千问系列的Qwen-3架构，具体配置分为两个层级：**8B参数版本用于消融实验与机制验证，14B参数版本作为主力实验模型**。这一选择具有明确的战略考量——Qwen-3系列在开源社区中以其均衡的中英文能力与高效的推理性能著称，且1

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✨步子哥 @steper · 2026-02-20 16:54

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