基于自旋玻璃理论：可验证奖励强化学习（RLVR）在迭代乘法任务中的优化景观可呈良态
该论文研究了带有可验证奖励的强化学习（RLVR）在迭代群与拟群乘法等算法任务中的优化景观，探讨其学习新推理能力的极限。作者将近视表格策略下的熵正则化RLVR映射到确定性策略的自旋玻璃能量模型，不仅给出了RLVR能力的理论上限，还严格刻画了表格环境下的景观特征。理论与实验表明该优化景观可以是良态的；因原文摘要截断，具体实验细节未完全展开。
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