这标志着 RLVR 的模型调优正在逐渐告别 "玄学"，变得更加 "科学"。 本文来自腾讯混元研究博客（HY Research），是继 《 从上下文学习远比我们想象的更难 》（Learning from context is harder than we thought）之后的第二篇公开研 究。在这篇文章里，混元团队将对大模型强化学习中的 "工程深水区" 展开探索，希望通过一系列提升 RLVR 训练细粒度可观测性的基础设施工具，降低 RLVR 底 层物理和统计机理研究的 "工程壁垒"。 这篇博客提出了异常梯度定位器（Gradient Anomaly Localizer, GradLoc），可以将全局梯度突刺（gradient spike）定位到具体出现问题的 token 上，助力系统性解决 强化学习中训练不稳定的问题，让开发者不再依赖直觉试错，而是基于确凿的数据证据进行 "确定性" 的算法迭代。 如果说 2024 年的大模型竞争焦点在预训练（Pre-training），那么 2025 年的主战场已彻底转向后训练阶段。通过利用数学、代码等领域的可验证结果作为反馈信号 （RLVR），大模型正在实现推理能力的显著跃升 ...