强化学习在 LLM 推理训练里的算法演变：从 PPO 到 MaxRL

强化学习的进化：从PPO到MaxRL，LLM推理训练的算法演进史

这篇文章梳理了 2024 到 2026 年，让大模型学会推理的强化学习算法是怎么一步步改的。起点是 PPO，它需要同时跑一个策略模型和一个价值模型，训练成本高。后来的 GRPO、RLOO 这些变体，核心思路是砍掉价值模型，靠同一道题生成多个答案互相比较来算优势，省了显存和算力。再往后，DAPO、CISPO、MaxRL 等新方法在 GRPO 的基础上修修...

推荐理由：这篇不是新模型发布，而是一篇技术梳理，把2024到2026年推理RL算法的关键机制差异讲得很透。我会先打个折：它没有新实验数据，纯靠已有论文做对比，但胜在把PPO到MaxRL的取舍逻辑串起来了，对正在选RL路线的团队有实际参考价值。