arXiv发布Guided-RLVR论文解决RLVR问题

2026年10月27日，arXiv平台在cs.AI领域发布了论文《Guided-RLVR: Guided Exploration in Reinforcement Learning with Verifiable Rewards》。 该论文针对可验证奖励强化学习（RLVR）中常见的rollout坍缩至狭窄推理轨迹的问题，提出了一种包含轻量控制器的Guided-RLVR方法。 该方法的核心机制是通过控制器向采样分布注入语义引导token，以鼓励模型从多个角度接近并解决问题。 在数学推理与代码生成等基准测试中，该方法持续超越了现有的RLVR基线，并能够生成更加丰富的推理路径。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。