虚假奖励在RLVR中的作用研究

2025/06/18·StepFun can make mistakes, check important info.

Spurious Rewards: Rethinking Training Signals in RLVR 核查下这篇论文的水分

Deep Research

预备调查清单

一、待核查项列表

论文 "Spurious Rewards: Rethinking Training Signals in RLVR" 的基本信息（如作者、发表机构、发表日期、发表平台）及可访问性。
论文核心概念 "Spurious Rewards" 和 "RLVR" (Reinforcement Learning in Virtual Reality 或其他潜在含义) 的明确定义、问题背景及研究的必要性。
论文声称的对 "Training Signals" 的 "Rethinking" 的具体内容、创新点及理论依据。
论文实验设计（包括数据集/环境、对比方法、评估指标）的合理性、完整性。
论文实验结果的真实性、统计显著性以及可复现性声明（如是否提供代码、数据）。
论文主要结论的可靠性、推广范围以及对该领域（RLVR）的实际贡献和潜在影响。
论文引用文献的相关性、准确性，以及对相关工作的评述是否客观公正。

二、核查要点展开

待核查项1：论文 "Spurious Rewards: Rethinking Training Signals in RLVR" 的基本信息（如作者、发表机构、发表日期、发表平台）及可访问性。

所需查明信息：
1. 论文的正式标题、作者列表及其所属机构。
2. 论文的发表渠道（如期刊名称、会议名称、预印本平台arXiv等）及其级别/声誉。
3. 论文的发表或上线日期。
4. 论文全文或摘要的公开可访问链接。
核查优先级：高

待核查项2：论文核心概念 "Spurious Rewards" 和 "RLVR" (Reinforcement Learning in Virtual Reality 或其他潜在含义) 的明确定义、问题背景及研究的必要性。

所需查明信息：
1. 论文中对 "Spurious Rewards" 的具体定义和表现形式。
2. 论文中 "RLVR" 的确切含义及其研究范畴。
3. 论文阐述的 "Spurious Rewards" 在 "RLVR" 中构成问题的严重性及先前研究的不足。
核查优先级：高

待核查项3：论文声称的对 "Training Signals" 的 "Rethinking" 的具体内容、创新点及理论依据。

所需查明信息：
1. 论文提出的用于改进或替代传统训练信号的新方法或新框架。
2. 该方法相对于现有方法的创新之处（理论创新、技术创新）。
3. 支撑新方法有效性的理论推导或逻辑论证。
核查优先级：高

待核查项4：论文实验设计（包括数据集/环境、对比方法、评估指标）的合理性、完整性。

所需查明信息：
1. 实验所用的模拟环境/数据集的细节、选择理由及其与 "RLVR" 和 "Spurious Rewards" 问题的相关性。
2. 选择的基线方法/对比算法是否为领域内公认的或最先进的。
3. 评估指标是否全面且能有效衡量所提方法的性能及对 "Spurious Rewards" 的抑制效果。
核查优先级：高

待核查项5：论文实验结果的真实性、统计显著性以及可复现性声明（如是否提供代码、数据）。

所需查明信息：
1. 论文报告的实验数据是否清晰、完整，图表是否规范。
2. 实验结果是否经过恰当的统计检验，结论是否具有统计显著性。
3. 论文是否提供复现实验结果所需的代码、数据集或详细参数设置。
核查优先级：高

待核查项6：论文主要结论的可靠性、推广范围以及对该领域（RLVR）的实际贡献和潜在影响。

所需查明信息：
1. 论文结论是否严格基于实验结果和理论分析得出，有无夸大或过度解读。
2. 结论的适用场景和局限性是否明确阐述。
3. 论文的贡献是增量式改进还是具有范式转变的潜力，同行评议（如果可获取）或相关研究的引用评价如何。
核查优先级：中

待核查项7：论文引用文献的相关性、准确性，以及对相关工作的评述是否客观公正。

所需查明信息：
1. 引用的文献是否与论文研究主题紧密相关，是否存在无关或不当引用。
2. 对所引用文献内容的概括和解读是否准确，有无断章取义或歪曲。
3. 论文在回顾相关工作时，是否全面客观，有无刻意忽略或不当贬低关键的先前研究。
核查优先级：中

三、核查行动计划

初步检索与定位：通过学术搜索引擎查找名为 "Spurious Rewards: Rethinking Training Signals in RLVR" 的论文，获取其发表信息（作者、机构、期刊/会议/预印本平台、日期）和可访问的文本（摘要、全文PDF）。确认 "RLVR" 的具体含义。
研读与信息提取：仔细阅读论文的摘要、引言、方法、实验、结论和参考文献等部分，针对上述“待核查项”和“所需查明信息”，提取论文中的关键陈述、数据、定义和论证。
核心主张与方法论审查：
- 分析论文对 "Spurious Rewards" 的定义和其在 "RLVR" 中影响的论述，评估其问题提出的合理性和重要性。
- 审查论文提出的 "Rethinking Training Signals" 的具体方法，评估其创新性和理论基础的坚实性。
实验验证逻辑审查：
- 评估实验设计的合理性：包括环境/数据集选择、基线模型比较、评估指标的恰当性。
- 检查实验结果的呈现方式，关注数据报告的完整性和清晰度，判断是否存在选择性报告或误导性图表。
- 查找论文中关于代码/数据开放的声明，作为可复现性的一个指标。
结论与贡献评估：
- 比对实验结果与论文结论，判断结论是否得到数据的充分支持，是否存在夸大或过度泛化。
- 结合论文的创新点和实验效果，初步评估其对 "RLVR" 领域的潜在贡献。
引文交叉核对：
- 随机抽取或针对关键论点所引用的文献进行核查，验证引文的真实性、相关性和准确性。
- 评估论文对相关工作的综述是否全面、客观。
外部信息比对与领域共识探查：
- 检索与该论文主题相关的其他研究（特别是发表时间相近或更晚的），了解该研究方向的进展和不同观点。
- 查找是否有针对该论文的学术评论、引用或讨论，以了解同行的初步反馈和接受程度。
综合分析与疑点聚焦：整合所有查找到的信息，识别论文中可能存在的逻辑漏洞、证据不足、不当假设、夸大陈述或与领域内已知事实/理论相悖之处，形成初步的“水分”评估。

首先，让我搜索这篇论文的基本信息。

Spurious Rewards: Rethinking Training Signals in RLVR paper

稀土掘金

论文：Spurious Rewards:Rethinking Training Signals in RLVR 项目链接：github.com/ruixin31/Re… 作者驳斥了最近大模型领域盛行的强化学习方式，他们发现：使用虚假奖励训练 Qwen2.5-Math-7B 模型也可以提高 MATH-500 的成绩，如果是随机奖励，成绩能提高 21%，如果是错误奖励，成绩能提升 25%（真实奖励能提升 28.8%）。这是怎么一回事？大模型的训练技巧真的有用...

新浪

论文：Spurious Rewards:Rethinking Training Signals in RLVR 项目链接：https://github.com/ruixin31/Rethink_RLVR/tree/main 作者驳斥了最近大模型领域盛行的强化学习方式，他们发现：使用虚假奖励训练 Qwen2.5-Math-7B 模型也可以提高 MATH-500 的成绩，如果是随机奖励，成绩能提高 21%，如果是错误奖励，成绩能提升 25%（真实奖励能提升 28.8%）。这是...

今日头条

https://rethink-rlvr.notion.site/Spurious-Rewards-Rethinking-Training-Signals-in-RLVR-1f4df34dac1880948858f95aeb88872f 实验中，他们用伪奖励训练了Qwen2.5-Math-7B，在MATH-500数据集中发现：格式奖励性能提升16.4%；错误奖励提升24.6%；随机奖励提升21.4%。可见，伪奖励如同黑魔法，能够让Qw...

CSDN技术社区

网易

地址：https://rethink-rlvr.notion.site/Spurious-Rewards-Rethinking-Training-Signals-in-RLVR-1f4df34dac1880948858f95aeb88872f 实验中，他们用伪奖励训练了Qwen2.5-Math-7B，在MATH-500数据集中发现：格式奖励性能提升16.4%；错误奖励提升24.6%；随机奖励提升21.4%。可见，伪奖励如同黑魔法，能...

新浪

CSDN技术社区

论文：Spurious Rewards:Rethinking Training Signals in RLVR 链接：https://github.com/ruixin31/Rethink_RLVR/blob/main/paper/rethink-rlvr.pdf 模型特异性现象 “别人家的模型”不买账！Qwen家族（如Qwen2.5-Math）：虚假奖励通吃，性能全线飘红其他顶流模型（Llama3、OLMo2）：虚假奖励基本无效，甚至性能倒退残酷真相： if"Qwe...

cnblogs.com

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我现在已经获取了一些关于这篇论文的基本信息，但需要更深入地了解论文的具体内容和学术背景。让我继续搜索更多信息，特别是直接查看论文原文。

Opens a specified webpage and retrieves its main textual content

https://arxiv.org/abs/2506.10947

现在我已经获取了论文的摘要，让我继续查看论文的完整内容，以便更深入地了解其研究方法和结论。

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https://github.com/ruixin31/Rethink_RLVR

看来GitHub页面没有加载出来。让我尝试访问论文作者提到的项目博客页面，以获取更多详细信息。

Spurious Rewards: Rethinking Training Signals in RLVR paper pdf

稀土掘金

新浪

今日头条

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新浪

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论文链接： https:// arxiv.org/pdf/2503.2382 9 RL with Verifiable Rewards（RLVR）在数学推理和代码生成等结构化任务中表现出色，但在

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核查清单

一、已核查项

已核查项1：论文 "Spurious Rewards: Rethinking Training Signals in RLVR" 的基本信息（如作者、发表机构、发表日期、发表平台）及可访问性。

初步结论：论文标题、主要作者、arXiv提交日期和平台已确认。作者所属机构在新闻报道中提及，需通过论文原文进一步确认完整作者列表和官方机构信息。论文在 arXiv 上可公开访问，并提供了 GitHub 和 Notion 项目页面链接。
信源支持：
- 信源名称：
  1. arXiv.org
  2. 稀土掘金
  3. 新浪新闻
  4. 今日头条
  5. CSDN技术社区
- 支撑要点：
  1. arXiv 提供了论文标题、作者列表、摘要、提交日期 ([v1] Thu, 12 Jun 2025 17:49:55 UTC) 和 PDF 访问。
  2. 新闻报道 (稀土掘金、今日头条) 提及作者机构为华盛顿大学、艾伦人工智能实验室、伯克利。
  3. 新闻报道 (新浪、CSDN) 提供了 GitHub 项目链接。今日头条提供了 Notion 博客链接。CSDN 提供了 GitHub 上的 PDF 链接。
- 证据片段与链接：
  1. "Title:Spurious Rewards: Rethinking Training Signals in RLVR Authors:Rulin Shao, Shuyue Stella Li, Rui Xin, Scott Geng, Yiping Wang, Sewoong Oh, Simon Shaolei Du, Nathan Lambert, Sewon Min, Ranjay Krishna, Yulia Tsvetkov, Hannaneh Hajishirzi, Pang Wei Koh, Luke Zettlemoyer... Submission history From: Rulin Shao [view email] [v1] Thu, 12 Jun 2025 17:49:55 UTC (2,073 KB)" (https://arxiv.org/abs/2506.10947)
  2. "一篇来自华盛顿大学、艾伦人工智能实验室、伯克利的论文引爆了 AI 界。" (https://juejin.cn/post/7509101103180644387)
  3. "项目链接：https://github.com/ruixin31/Rethink_RLVR/tree/main" (https://k.sina.cn/article_3996876140_ee3b7d6c001014wck.html)
  4. "地址： https://rethink-rlvr.notion.site/Spurious-Rewards-Rethinking-Training-Signals-in-RLVR-1f4df34dac1880948858f95aeb88872f" (https://m.toutiao.com/article/7509649693492789769/)
  5. "链接：https://github.com/ruixin31/Rethink_RLVR/blob/main/paper/rethink-rlvr.pdf" (https://m.blog.csdn.net/qq_27590277/article/details/148336128)
- 发布时间：
  1. 2025-06-12 (arXiv)
  2. 2025-05-28 (稀土掘金)
  3. 2025-05-28 (新浪新闻)
  4. 2025-05-29 (今日头条)
  5. 2025-05-30 (CSDN技术社区)
信源结论一致性：部分一致 (arXiv 为主要信源，新闻报道为辅助信息，作者机构等细节需以原文为准)。
是否需复核：是 (针对完整的作者列表和官方机构信息，需查阅论文原文)。

已核查项2：论文核心概念 "Spurious Rewards" 和 "RLVR" 的明确定义。

初步结论："Spurious Rewards" 指与正确答案相关性低、无相关性或负相关的奖励，例如随机奖励、格式奖励、错误奖励。"RLVR" 指 "Reinforcement Learning with Verifiable Rewards" (强化学习与可验证奖励)。
信源支持：
- 信源名称：
  1. arXiv.org
  2. 稀土掘金
- 支撑要点：
  1. arXiv 摘要明确指出 "reinforcement learning with verifiable rewards (RLVR)" 和 "spurious rewards that have little, no, or even negative correlation with the correct answer." 并列举了随机奖励、格式奖励、错误标签等作为例子。
  2. 新闻报道 (稀土掘金) 对 "Spurious Rewards" 的类型 (格式奖励、随机奖励、错误奖励) 进行了描述。
- 证据片段与链接：
  1. "We show that reinforcement learning with verifiable rewards (RLVR) can elicit strong mathematical reasoning in certain models even with spurious rewards that have little, no, or even negative correlation with the correct answer. For example, RLVR improves MATH-500 performance for Qwen2.5-Math-7B in absolute points by 21.4% (random reward), 13.8% (format reward), 24.1% (incorrect label)..." (https://arxiv.org/abs/2506.10947)
  2. "格式奖励：仅因答案包含 \boxed {} 而给予奖励...随机奖励：完全任意的反馈...错误奖励：故意设置错误的监督信号..." (https://juejin.cn/post/7509101103180644387)
- 发布时间：
  1. 2025-06-12 (arXiv)
  2. 2025-05-28 (稀土掘金)
信源结论一致性：一致。
是否需复核：否。

已核查项3：论文的主要发现：使用虚假奖励（Spurious Rewards）训练特定模型（Qwen2.5-Math-7B）可提升其在数学推理任务（MATH-500）上的表现，且效果接近真实奖励。

初步结论：该核心发现得到 arXiv 摘要和多篇新闻报道的共同支持。具体的性能提升百分比在不同来源间有细微差异，应以 arXiv 原文为准。
信源支持：
- 信源名称：
  1. arXiv.org
  2. 稀土掘金
  3. 今日头条
- 支撑要点：
  1. arXiv 摘要详细列举了不同虚假奖励下 Qwen2.5-Math-7B 在 MATH-500 上的性能提升百分比 (随机奖励21.4%，格式奖励13.8%，错误标签24.1%)，并与真实奖励 (29.1%) 进行对比。
  2. 新闻报道 (稀土掘金、今日头条) 也报道了此现象，并引用了类似的性能提升数据 (稀土掘金：随机奖励21%，错误奖励25%，真实奖励28.8%；今日头条：格式奖励16.4%，错误奖励24.6%，随机奖励21.4%)。
- 证据片段与链接：
  1. "RLVR improves MATH-500 performance for Qwen2.5-Math-7B in absolute points by 21.4% (random reward), 13.8% (format reward), 24.1% (incorrect label), 26.0% (1-shot RL), and 27.1% (majority voting) -- nearly matching the 29.1% gained with ground truth rewards." (https://arxiv.org/abs/2506.10947)
  2. "使用虚假奖励训练 Qwen2.5-Math-7B 模型也可以提高 MATH-500 的成绩，如果是随机奖励，成绩能提高 21%，如果是错误奖励，成绩能提升 25%（真实奖励能提升 28.8%）。" (https://juejin.cn/post/7509101103180644387)
  3. "实验中，他们用伪奖励训练了Qwen2.5-Math-7B，在MATH-500数据集中发现：格式奖励性能提升16.4%；错误奖励提升24.6%；随机奖励提升21.4%。" (https://m.toutiao.com/article/7509649693492789769/)
- 发布时间：
  1. 2025-06-12 (arXiv)
  2. 2025-05-28 (稀土掘金)
  3. 2025-05-29 (今日头条)
信源结论一致性：基本一致，具体数值以 arXiv 为准。
是否需复核：是 (需在论文原文中核对最终报告的精确数值及统计显著性)。

已核查项4：论文发现的现象具有模型特异性，虚假奖励对 Qwen 模型有效，但对其他模型（如 Llama3, OLMo2）效果不佳。

初步结论：该发现得到 arXiv 摘要和新闻报道的支持。
信源支持：
- 信源名称：
  1. arXiv.org
  2. 稀土掘金
- 支撑要点：
  1. arXiv 摘要明确指出："However, the spurious rewards that work for Qwen often fail to yield gains with other model families like Llama3 or OLMo2."
  2. 新闻报道 (稀土掘金) 提及："需要注意的是，这些奖励信号不适用于其他模型，例如 Llama3 和 OLMo2，因为它们的推理先验有所不同。"
- 证据片段与链接：
  1. "However, the spurious rewards that work for Qwen often fail to yield gains with other model families like Llama3 or OLMo2." (https://arxiv.org/abs/2506.10947)
  2. "需要注意的是，这些奖励信号不适用于其他模型，例如 Llama3 和 OLMo2，因为它们的推理先验有所不同。" (https://juejin.cn/post/7509101103180644387)
- 发布时间：
  1. 2025-06-12 (arXiv)
  2. 2025-05-28 (稀土掘金)
信源结论一致性：一致。
是否需复核：是 (需在论文原文中查看对比实验的具体数据和分析)。

已核查项5：论文发现 Qwen2.5-Math 模型的 "代码推理" 行为在 RLVR 后（即使是虚假奖励）显著增加。

初步结论：该发现得到 arXiv 摘要和新闻报道的支持。
信源支持：
- 信源名称：
  1. arXiv.org
  2. 今日头条
- 支撑要点：
  1. arXiv 摘要指出："In particular, we find code reasoning -- thinking in code without actual code execution -- to be a distinctive Qwen2.5-Math behavior that becomes significantly more frequent after RLVR, from 65% to over 90%, even with spurious rewards."
  2. 新闻报道 (今日头条) 提及："值得一提的是，他们还发现RLVR可以激励Qwen2.5-Math的独特行为，其在代码推理上，性能从66.7%飙升至90%。即便是使用伪奖励，结果也是如此。"
- 证据片段与链接：
  1. "In particular, we find code reasoning -- thinking in code without actual code execution -- to be a distinctive Qwen2.5-Math behavior that becomes significantly more frequent after RLVR, from 65% to over 90%, even with spurious rewards." (https://arxiv.org/abs/2506.10947)
  2. "值得一提的是，他们还发现RLVR可以激励Qwen2.5-Math的独特行为，其在代码推理上，性能从66.7%飙升至90%。即便是使用伪奖励，结果也是如此。" (https://m.toutiao.com/article/7509649693492789769/)
- 发布时间：
  1. 2025-06-12 (arXiv)
  2. 2025-05-29 (今日头条)
信源结论一致性：基本一致 (具体百分比数值略有差异，以 arXiv 为准)。
是否需复核：是 (需在论文原文中查看 "代码推理" 的定义、度量方法及详细实验结果)。

二、待核查项

待核查项1：论文声称的对 "Training Signals" 的 "Rethinking" 的具体方法论和理论解释。

所需查明信息：
1. 论文中对 RLVR 的具体实施细节和算法描述。
2. 论文是否提出了除“发掘预训练表征”之外的更具体的理论机制来解释虚假奖励的有效性，例如新闻报道中提及的 "GRPO 算法的剪切偏差 (Clipping Bias)" 是否为论文的核心解释。
核查优先级：高

待核查项2：论文实验设计的完整性、合理性。

所需查明信息：
1. 实验所用数据集 (MATH-500, AMC, AIME 2024 等) 的详细描述、选择理由、划分方式。
2. 对比模型 (Qwen2.5-Math-7B, Llama3, OLMo2, Qwen2.5-Base 等) 的选择依据和版本信息。
3. 详细的实验参数设置 (如学习率、批大小、训练步数等)。
4. 评估指标的选取标准及其与研究问题的契合度。
5. 控制变量是否得当，实验流程是否严谨。
核查优先级：高

待核查项3：论文实验结果的真实性、统计显著性。

所需查明信息：
1. 论文中报告的实验数据的完整性 (例如，是否包含标准差、置信区间等)。
2. 是否进行了统计显著性检验，结论是否具有统计意义。
3. 图表是否清晰、准确地呈现了实验结果，有无潜在的误导性。
核查优先级：高

待核查项4：论文提供的代码和数据的可复现性。

所需查明信息：
1. GitHub 仓库 (https://github.com/ruixin31/Rethink_RLVR) 中代码的完整性、可读性和可执行性。
2. 是否提供了复现实验结果所需的全部数据和详细参数配置。
3. 社区或研究者是否已有关于该论文结果复现的讨论或尝试。
核查优先级：高

待核查项5：论文主要结论的可靠性、推广范围的准确界定以及对该领域 (RLVR) 的实际贡献和潜在影响的客观评估。

所需查明信息：
1. 论文结论是否严格基于实验结果和理论分析得出，有无过度解读或夸大。
2. 论文对其结论的适用场景和局限性是否有清晰、客观的阐述。
3. 论文对未来 RLVR 研究的具体建议和方向。
核查优先级：中

待核查项6：论文引用文献的相关性、准确性，以及对相关工作的评述是否客观公正。

所需查明信息：
1. 关键引用的文献是否与论文研究主题紧密相关且被准确解读。
2. 论文在回顾相关工作时是否全面、客观，有无忽略关键的先前研究或不当评价。
核查优先级：中

三、后续行动计划

深入研读论文全文：从 arXiv 或 GitHub 提供的 PDF 链接获取论文全文，重点关注方法论、实验设置、结果分析、讨论和结论部分，以核实“待核查项”中的具体信息，特别是实验设计的细节、结果的统计显著性、理论解释的深度以及对代码推理现象的详细阐述。
审查 GitHub 项目：访问论文提供的 GitHub 仓库，评估代码和数据的完整性、可用性以及文档的清晰度，判断实验的可复现性。
交叉验证信息一致性：对比论文摘要、正文、图表、附录中关于核心发现和数据的陈述，确保其内部一致性。
评估论证逻辑与结论可靠性：分析论文的论证过程是否存在逻辑跳跃或未经验证的假设，评估其结论是否得到实验数据的充分支持，以及对研究局限性和未来方向的讨论是否充分。
核查参考文献与相关工作评述：抽查关键参考文献的准确性和相关性，评估论文对领域内相关工作的回顾是否全面和客观。

让我尝试访问论文作者提供的博客页面，以获取更详细的信息。

Opens a specified webpage and retrieves its main textual content

https://rethink-rlvr.notion.site/Spurious-Rewards-Rethinking-Training-Signals-in-RLVR-1f4df34dac1880948858f95aeb88872f

看来 Notion 页面无法直接访问。让我尝试访问论文的 GitHub 仓库，查看是否有更多详细信息。

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https://github.com/ruixin31/Rethink_RLVR

GitHub 页面也无法直接访问。让我尝试直接搜索论文的 PDF 链接。

Spurious Rewards: Rethinking Training Signals in RLVR pdf download

arxiv.org

View a PDF of the paper titled Spurious Rewards: Rethinking Training Signals in RLVR, by Rulin Shao and 13 other authors. View PDF. Abstract ...

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https://s2.zimgs.cn/ims?kt=url&at=smstruct&key=aHR0cHM6Ly9jZG4uc20uY24vdGVtcC8yMDIzMTIxMzE4MTg1OC15aTN2a3lhb3YzMTUwNHNzNWE1Mm5xcTkzaW8zNDcxaS5qcGc=&sign=yx:lYw70MGCRs3MgZkf3koGHazqoiw=&tv=400_400

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我注意到搜索结果中有很多关于这篇论文的新闻报道和讨论，但没有直接提供论文PDF的可访问链接。让我尝试访问GitHub上提到的PDF链接。

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https://github.com/ruixin31/Rethink_RLVR/blob/main/paper/rethink-rlvr.pdf

核查清单

一、已核查项

已核查项1：论文 "Spurious Rewards: Rethinking Training Signals in RLVR" 的基本信息（如作者、发表机构、发表日期、发表平台）及可访问性。

初步结论：论文标题、主要作者（Rulin Shao等14位作者）、arXiv提交日期（[v1] Thu, 12 Jun 2025 17:49:55 UTC）和发表平台（arXiv）已确认。论文在 arXiv 上可公开访问。新闻报道提及作者机构为华盛顿大学、艾伦人工智能实验室、伯克利，这需要通过论文原文进一步确认完整的官方机构信息。GitHub (github.com/ruixin31/Rethink_RLVR) 和 Notion (rethink-rlvr.notion.site) 项目页面链接已获取，但之前尝试访问失败。
信源支持：
- 信源名称：
  1. arXiv.org
  2. 稀土掘金
  3. 新浪新闻
  4. 今日头条
  5. CSDN技术社区
- 支撑要点：
  1. arXiv 提供了论文标题、作者列表（Rulin Shao and 13 other authors）、摘要、提交日期和 PDF 访问链接。
  2. 新闻报道 (稀土掘金、今日头条) 提及作者机构。
  3. 新闻报道 (新浪、CSDN、稀土掘金) 提供了 GitHub 项目链接。今日头条提供了 Notion 博客链接。CSDN 提供了 GitHub 上的 PDF 链接。
- 证据片段与链接：
  1. "Title:Spurious Rewards: Rethinking Training Signals in RLVR Authors:Rulin Shao, Shuyue Stella Li, Rui Xin, Scott Geng, Yiping Wang, Sewoong Oh, Simon Shaolei Du, Nathan Lambert, Sewon Min, Ranjay Krishna, Yulia Tsvetkov, Hannaneh Hajishirzi, Pang Wei Koh, Luke Zettlemoyer... Submission history From: Rulin Shao [view email] [v1] Thu, 12 Jun 2025 17:49:55 UTC (2,073 KB)" (https://arxiv.org/abs/2506.10947)
  2. "一篇来自华盛顿大学、艾伦人工智能实验室、伯克利的论文引爆了 AI 界。" (https://juejin.cn/post/7509101103180644387)
  3. "项目链接：https://github.com/ruixin31/Rethink_RLVR/tree/main" (https://k.sina.cn/article_3996876140_ee3b7d6c001014wck.html)
  4. "地址： https://rethink-rlvr.notion.site/Spurious-Rewards-Rethinking-Training-Signals-in-RLVR-1f4df34dac1880948858f95aeb88872f" (https://m.toutiao.com/article/7509649693492789769/)
  5. "链接：https://github.com/ruixin31/Rethink_RLVR/blob/main/paper/rethink-rlvr.pdf" (https://m.blog.csdn.net/qq_27590277/article/details/148336128)
- 发布时间：
  1. 2025-06-12 (arXiv)
  2. 2025-05-28 (稀土掘金)
  3. 2025-05-28 (新浪新闻)
  4. 2025-05-29 (今日头条)
  5. 2025-05-30 (CSDN技术社区)
信源结论一致性：部分一致 (arXiv 为主要信源，作者机构等细节需以原文为准)。
是否需复核：是 (针对完整的作者列表和官方机构信息，需查阅论文原文)。

已核查项2：论文核心概念 "Spurious Rewards" 和 "RLVR" 的明确定义。

初步结论："Spurious Rewards" 指与正确答案相关性低、无相关性或负相关的奖励，例如随机奖励、格式奖励、错误奖励（错误标签）。"RLVR" 指 "Reinforcement Learning with Verifiable Rewards" (强化学习与可验证奖励)。
信源支持：
- 信源名称：
  1. arXiv.org
  2. 稀土掘金
- 支撑要点：
  1. arXiv 摘要明确指出 "reinforcement learning with verifiable rewards (RLVR)" 和 "spurious rewards that have little, no, or even negative correlation with the correct answer." 并列举了随机奖励、格式奖励、错误标签等作为例子。
  2. 新闻报道 (稀土掘金) 对 "Spurious Rewards" 的类型 (格式奖励、随机奖励、错误奖励) 进行了描述，例如格式奖励是“仅因答案包含 \boxed {} 而给予奖励”，随机奖励是“完全任意的反馈”，错误奖励是“故意设置错误的监督信号”。
- 证据片段与链接：
  1. "We show that reinforcement learning with verifiable rewards (RLVR) can elicit strong mathematical reasoning in certain models even with spurious rewards that have little, no, or even negative correlation with the correct answer. For example, RLVR improves MATH-500 performance for Qwen2.5-Math-7B in absolute points by 21.4% (random reward), 13.8% (format reward), 24.1% (incorrect label)..." (https://arxiv.org/abs/2506.10947)
  2. "格式奖励：仅因答案包含 \boxed {} 而给予奖励 —— 因答案包含 \boxed {} 表达式而给予奖励。此格式也是系统提供给模型的提示中指定的格式，从而提供了一种「提示遵循」的概念。\n随机奖励：完全任意的反馈 —— 字面意思：1 if (random.random () < rate) else 0\n错误奖励：故意设置错误的监督信号 —— 获取错误但可信的标签的步骤：\n按频率对模型的 rollout 进行排序\n取最常见的答案\n如果答案正确，则丢弃样本\n在模型最常见答案错误的子集上进行训练，并将该特定答案作为训练标签。" (https://juejin.cn/post/7509101103180644387)
- 发布时间：
  1. 2025-06-12 (arXiv)
  2. 2025-05-28 (稀土掘金)
信源结论一致性：一致。
是否需复核：否。

初步结论：该核心发现得到 arXiv 摘要和多篇新闻报道的共同支持。arXiv 摘要数据显示，Qwen2.5-Math-7B 在 MATH-500 上的性能提升：随机奖励21.4%，格式奖励13.8%，错误标签24.1%，1-shot RL 26.0%，多数投票27.1%，真实奖励29.1%。新闻报道数据略有出入，应以 arXiv 原文为准。
信源支持：
- 信源名称：
  1. arXiv.org
  2. 稀土掘金
  3. 今日头条
- 支撑要点：
  1. arXiv 摘要详细列举了不同虚假奖励下 Qwen2.5-Math-7B 在 MATH-500 上的性能提升百分比，并与真实奖励进行对比。
  2. 新闻报道 (稀土掘金、今日头条) 也报道了此现象，并引用了类似的性能提升数据。
- 证据片段与链接：
  1. "RLVR improves MATH-500 performance for Qwen2.5-Math-7B in absolute points by 21.4% (random reward), 13.8% (format reward), 24.1% (incorrect label), 26.0% (1-shot RL), and 27.1% (majority voting) -- nearly matching the 29.1% gained with ground truth rewards." (https://arxiv.org/abs/2506.10947)
  2. "使用虚假奖励训练 Qwen2.5-Math-7B 模型也可以提高 MATH-500 的成绩，如果是随机奖励，成绩能提高 21%，如果是错误奖励，成绩能提升 25%（真实奖励能提升 28.8%）。" (https://juejin.cn/post/7509101103180644387)
  3. "实验中，他们用伪奖励训练了Qwen2.5-Math-7B，在MATH-500数据集中发现：格式奖励性能提升16.4%；错误奖励提升24.6%；随机奖励提升21.4%。" (https://m.toutiao.com/article/7509649693492789769/)
- 发布时间：
  1. 2025-06-12 (arXiv)
  2. 2025-05-28 (稀土掘金)
  3. 2025-05-29 (今日头条)
信源结论一致性：基本一致，具体数值以 arXiv 为准。
是否需复核：是 (需在论文原文中核对最终报告的精确数值、实验设置细节及统计显著性)。

已核查项4：论文发现的现象具有模型特异性，虚假奖励对 Qwen 模型有效，但对其他模型（如 Llama3, OLMo2）效果不佳。

初步结论：该发现得到 arXiv 摘要和新闻报道的支持。
信源支持：
- 信源名称：
  1. arXiv.org
  2. 稀土掘金
- 支撑要点：
  1. arXiv 摘要明确指出："However, the spurious rewards that work for Qwen often fail to yield gains with other model families like Llama3 or OLMo2."
  2. 新闻报道 (稀土掘金) 提及："需要注意的是，这些奖励信号不适用于其他模型，例如 Llama3 和 OLMo2，因为它们的推理先验有所不同。"
- 证据片段与链接：
  1. "However, the spurious rewards that work for Qwen often fail to yield gains with other model families like Llama3 or OLMo2." (https://arxiv.org/abs/2506.10947)
  2. "需要注意的是，这些奖励信号不适用于其他模型，例如 Llama3 和 OLMo2，因为它们的推理先验有所不同。" (https://juejin.cn/post/7509101103180644387)
- 发布时间：
  1. 2025-06-12 (arXiv)
  2. 2025-05-28 (稀土掘金)
信源结论一致性：一致。
是否需复核：是 (需在论文原文中查看对比实验的具体数据、模型版本和分析)。

已核查项5：论文发现 Qwen2.5-Math 模型的 "代码推理" 行为在 RLVR 后（即使是虚假奖励）显著增加。

初步结论：该发现得到 arXiv 摘要和新闻报道的支持。arXiv 摘要指出代码推理行为从65%增加到超过90%。新闻报道数据略有差异（66.7%到90%）。
信源支持：
- 信源名称：
  1. arXiv.org
  2. 今日头条
- 支撑要点：
  1. arXiv 摘要指出："In particular, we find code reasoning -- thinking in code without actual code execution -- to be a distinctive Qwen2.5-Math behavior that becomes significantly more frequent after RLVR, from 65% to over 90%, even with spurious rewards."
  2. 新闻报道 (今日头条) 提及："值得一提的是，他们还发现RLVR可以激励Qwen2.5-Math的独特行为，其在代码推理上，性能从66.7%飙升至90%。即便是使用伪奖励，结果也是如此。"
- 证据片段与链接：
  1. "In particular, we find code reasoning -- thinking in code without actual code execution -- to be a distinctive Qwen2.5-Math behavior that becomes significantly more frequent after RLVR, from 65% to over 90%, even with spurious rewards." (https://arxiv.org/abs/2506.10947)
  2. "值得一提的是，他们还发现RLVR可以激励Qwen2.5-Math的独特行为，其在代码推理上，性能从66.7%飙升至90%。即便是使用伪奖励，结果也是如此。" (https://m.toutiao.com/article/7509649693492789769/)
- 发布时间：
  1. 2025-06-12 (arXiv)
  2. 2025-05-29 (今日头条)
信源结论一致性：基本一致 (具体百分比数值略有差异，以 arXiv 为准)。
是否需复核：是 (需在论文原文中查看 "代码推理" 的定义、度量方法、基线模型的初始比例及详细实验结果)。

二、待核查项

待核查项1：论文对虚假奖励有效性的理论解释或假设。

所需查明信息：
1. 论文中对 "RLVR must somehow be surfacing useful reasoning representations learned during pretraining" 的具体阐述和支撑论据。
2. 新闻报道中提及的 "GRPO 算法的剪切偏差 (Clipping Bias)" 是否为论文中提出的解释机制，其详细描述和论证过程。
3. 论文是否探讨了其他可能的解释机制。
核查优先级：高

待核查项2：论文实验设计的完整性、合理性。

所需查明信息：
1. 实验所用数据集 (如 MATH-500, AMC, AIME 2024 等，新闻中提及) 的详细描述、选择理由、数据规模、划分方式（训练集/测试集）。
2. 对比模型 (Qwen2.5-Math-7B, Llama3, OLMo2, Qwen2.5-Base 等) 的具体版本信息、选择依据、预训练情况。
3. RLVR 训练的具体算法细节（如GRPO）、超参数设置（如学习率、批大小、训练步数、随机奖励的rate）。
4. 评估指标的选取标准及其与研究问题的契合度，除了准确率外是否还有其他评估维度。
5. 实验的控制变量是否得当，实验流程是否严谨，是否存在可能影响结论的未控制因素。
核查优先级：高

待核查项3：论文实验结果的真实性、统计显著性。

所需查明信息：
1. 论文中报告的各项实验数据是否包含误差棒（如标准差、置信区间）以反映结果的稳定性。
2. 是否对主要实验结果进行了统计显著性检验（如p-value），结论是否具有统计学意义。
3. 图表是否清晰、准确地呈现了实验结果，有无选择性报告或潜在的误导性。
核查优先级：高

待核查项4：论文提供的代码和数据的可复现性。

所需查明信息：
1. GitHub 仓库 (https://github.com/ruixin31/Rethink_RLVR) 的实际可访问性和内容。
2. 代码是否完整、可读、包含清晰的运行指南和环境配置说明。
3. 是否提供了复现核心实验结果所需的全部数据集（或其获取方式）和预训练模型（或其来源）。
4. 社区或研究者是否已有关于该论文结果复现的公开讨论或尝试。
核查优先级：高

待核查项5：论文主要结论的可靠性、推广范围的准确界定以及对该领域 (RLVR) 的实际贡献和潜在影响的客观评估。

所需查明信息：
1. 论文结论是否严格基于实验结果和理论分析得出，有无过度解读或不当推广（例如，对所有RLVR方法或所有大模型的普适性）。
2. 论文对其结论的适用场景和局限性（例如，模型依赖性、任务依赖性）是否有清晰、客观、充分的阐述。
3. 论文对未来 RLVR 研究的具体建议和方向是否具有建设性。
4. 论文中 "we suggest that future RLVR research should possibly be validated on diverse models rather than a single de facto choice" 这一建议的论证力度。
核查优先级：中

待核查项6：论文引用文献的相关性、准确性，以及对相关工作的评述是否客观公正。

所需查明信息：
1. 关键引用的文献是否与论文研究主题紧密相关且被准确解读和呈现。
2. 论文在回顾相关工作（如RLVR的先前研究、模型预训练对下游任务影响的研究）时是否全面、客观，有无忽略关键的先前研究或不当评价。
核查优先级：中

三、后续行动计划

获取并精读论文全文：优先从 arXiv (https://arxiv.org/abs/2506.10947) 获取 PDF 文档。仔细阅读论文的各个部分（引言、相关工作、方法、实验、结果、讨论、结论、附录），重点关注“待核查项”中列出的问题，提取关键信息和数据。
核实基础信息与实验细节：在论文原文中确认完整的作者列表、官方机构信息。详细记录实验设置，包括数据集的具体来源和处理、模型版本、所有超参数、RLVR算法的具体实现。
深入分析理论解释与实验结果：重点理解论文对虚假奖励有效性的核心假设和论证过程（包括对“代码推理”现象的分析，以及可能的“剪切偏差”等机制）。仔细核对各项实验数据，关注统计显著性信息和误差分析。
评估代码与数据（若可访问）：再次尝试访问 GitHub 仓库 (https://github.com/ruixin31/Rethink_RLVR)，如果成功，则评估其内容是否足以支持复现。
批判性评估结论与贡献：结合论文的论证和数据，判断其结论的可靠性、局限性以及对领域的实际贡献，识别是否存在夸大或逻辑漏洞。
交叉验证与文献回顾：对论文中引用的关键文献进行抽查，验证其相关性和解读的准确性。评估论文对相关工作的综述是否全面客观。

让我尝试直接从arXiv获取论文PDF。

Opens a specified webpage and retrieves its main textual content

https://arxiv.org/pdf/2506.10947.pdf

{'originUrl': 'https://arxiv.org/pdf/2506.10947.pdf', 'title': 'Spurious Rewards: Rethinking Training Signals in RLVR', 'text': 'arXiv:2506.10947v1 [cs.AI] 12 Jun 2025\nSpurious Rewards: Rethinking Training Signals in RLVR\nRulin Shao1∗\nShuyue Stella Li1∗\nRui Xin1∗\nScott Geng1∗\nYiping Wang1\nSewoong Oh1\nSimon Shaolei Du1\nNathan Lambert2\nSewon Min3\nRanjay Krishna1,2\nYulia Tsvetkov1\nHannaneh Hajishirzi1,2\nPang Wei Koh1,2\nLuke Zettlemoyer1\n1University of Washington\n2Allen Institute for Artificial Intelligence\n3University of California, Berkeley\n{rulins,stelli,rx31,sgeng}@cs.washington.edu\nGitHub Repo\nAbstract\nWe show that reinforcement learning with verifiable rewards (RLVR) can elicit\nstrong mathematical reasoning in certain models even with spurious rewards\nthat have little, no, or even negative correlation with the correct answer. For\nexample, RLVR improves MATH-500 performance for Qwen2.5-Math-7B in abso-\nlute points by 21.4% (random reward), 13.8% (format reward), 24.1% (incorrect\nlabel), 26.0% (1-shot RL), and 27.1% (majority voting)—nearly matching the\n29.1% gained with ground truth rewards. However, the spurious rewards that\nwork for Qwen often fail to yield gains with other model families like Llama3 or\nOLMo2. In particular, we find code reasoning—thinking in code without actual\ncode execution—to be a distinctive Qwen2.5-Math behavior that becomes signif-\nicantly more frequent after RLVR, from 65% to over 90%, even with spurious\nrewards. Overall, we hypothesize that, given the lack of useful reward signal,\nRLVR must somehow be surfacing useful reasoning representations learned during\npretraining, although the exact mechanism remains a topic for future work. We\nsuggest that future RLVR research should possibly be validated on diverse models\nrather than a single de facto choice, as we show that it is easy to get significant\nperformance gains on Qwen models even with completely spurious reward signals.\nMATH-500 Acc.\n+29.1\n+13.8\n+24.1\n+27.1\n+21.4\n+15.5\n-6.4\nReward = 1 \n50% of the time\nResponse contains \n\boxed{}? !\n"\n❌\nUse an incorrect \nrollout as ground truth\nMost common label \nfrom 64 rollouts $\n✅\nCorrect answer\n+0.4\nQwen2.5-Math-7B\nOlmo2-7B\n+34.4\n+16.4\n+31.9\n+16.7\nSigniﬁcant gains from \nmost training signal\nGains from \nground truth only\nBefore RL\nGround Truth\nMajority Vote\nIncorrect Label\nFormat Reward\nRandom Reward\nWeak & Spurious Rewards Work! \non Certain Models, but Not All\n+26.0\nOne-Shot RL\n&\n1 example w/ correct label \n(Wang et al., 2025)\n49.4\n9.0\n41.6\nWeak\nSpurious\nStandard\n+13.2\n+27.8\nQwen2.5-7B\nSigniﬁcant gains from \nmost training signals\n-6.4\n-8.3\n-2.1\n+7.4 +7.2\n-11.5\nLlama3.1-8B-Instruct\nGains from \ninformative signals\n-2.2\n36.8\n-1.3\n-6.3\nFigure 1: MATH-500 accuracy after 300 steps of RLVR on various training signals. We show that\neven “spurious rewards” (e.g., rewarding incorrect labels or with completely random rewards) can\nyield strong MATH-500 gains on Qwen models. Notably, these reward signals do not work for other\nmodels like Llama3.1-8B-Instruct and OLMo2-7B, which have different reasoning priors.\n∗Equal Contribution.\n\x0c1\nIntroduction\nReinforcement lear ...'}

我已经获取了论文的PDF，现在可以看到论文的标题、作者、机构和摘要部分。这为我们的核查提供了更多信息。让我继续阅读论文的其余部分，以获取更多细节。

网页解析

https://arxiv.org/pdf/2506.10947.pdf

摘要

本论文研究了强化学习与可验证奖励(RLVR)在数学推理任务中的有效性，特别关注了"虚假奖励"(spurious rewards)的影响。研究发现，即使使用与正确答案相关性很低、无关甚至负相关的奖励信号，RLVR仍能显著提升某些模型(特别是Qwen2.5-Math系列)的数学推理能力。例如，对Qwen2.5-Math-7B模型在MATH-500测试集上，使用随机奖励可提升21.4%，使用格式奖励提升13.8%，使用错误标签提升24.1%，这些提升几乎接近使用真实奖励的29.1%。然而，这些虚假奖励对其他模型系列(如Llama3或OLMo2)则无效。研究发现，代码推理能力(在不执行代码的情况下通过代码思考)是Qwen2.5-Math模型的独特行为，RLVR训练后这种行为从65%增加到90%以上，即使使用虚假奖励也是如此。研究者推测，在缺乏有用奖励信号的情况下，RLVR可能以某种方式激活了模型预训练期间学到的有用推理表示。论文建议未来RLVR研究应在多样化模型上验证，而非仅依赖单一模型。

与问题相关的信息提取

本论文深入研究了强化学习与可验证奖励(RLVR)在数学推理任务中的工作机制，特别关注了"虚假奖励"的影响。

实验设计与方法论：

奖励函数设计：研究者设计了一系列从标准到弱到虚假的奖励函数：
- 真实奖励：使用真实标签验证答案正确性
- 多数投票奖励：使用模型生成的64个回答中的多数答案作为伪标签
- 格式奖励：只要回答包含 $ \boxed{} $ 表达式就给予奖励，不考虑内容正确性
- 随机奖励：以固定概率γ(主要实验中为0.5)随机分配奖励
- 错误奖励：故意奖励与错误标签匹配的回答
训练设置：
- 使用GRPO算法微调Qwen2.5-Math模型
- 在DeepScaleR数据集上训练
- 评估基准包括MATH-500、AMC、AIME 2024和2025
- 比较了不同模型系列：Qwen2.5-Math、Qwen2.5、Llama3和OLMo2
跨模型分析：
- 测试了8个额外模型，包括通用Qwen2.5模型和其他模型系列
- 使用相同的训练设置和奖励函数进行比较

实验结果：

虚假奖励的有效性：
- 对Qwen2.5-Math-7B，随机奖励提升21.4%，格式奖励提升13.8%，错误标签提升24.1%，接近真实奖励的29.1%
- 在AMC测试集上观察到类似趋势
- 在AIME2024上，格式奖励(+10.3%)接近真实奖励(+15.3%)
模型差异：
- 虚假奖励仅对Qwen2.5系列模型有效
- Llama3和OLMo2模型在虚假奖励下表现平平或变差
- 同一系列的模型表现出相似趋势
代码推理行为：
- Qwen2.5-Math-7B在MATH-500上的大多数答案包含Python代码推理
- 包含代码推理的答案准确率为60.9%，远高于不包含代码推理的答案(28.0%)
- RLVR训练后，代码推理频率从65%增加到90%以上

讨论部分：

机制假设：
- RLVR可能不是教授模型新的推理能力，而是激活已有的潜在能力
- 代码推理能力可能是Qwen模型在预训练中获得的特性
- 虚假奖励可能通过某种方式增强了这种已有能力的表达
研究启示：
- 预训练期间灌输的推理模式严重影响下游RLVR训练的行为
- Qwen模型已成为开源社区RLVR研究的事实标准，但研究表明即使使用完全虚假的奖励信号也能获得显著性能提升
- 建议未来RLVR研究应在多样化模型上验证结果
稳健性分析：
- 结果对提示词变化具有稳健性，尽管初始模型性能对提示词敏感
- 随机奖励参数γ在{0.001, 0.3, 0.5, 0.7}范围内都能获得类似改进

有帮助的图片

图1:
- Title: "MATH-500 accuracy after 300 steps of RLVR on various training signals"
- Content: 展示了不同模型在各种奖励信号下的MATH-500准确率变化
- Source: 论文作者
- Link: 未知
图2:
- Title: "Model performance on MATH and AMC with varied training rewards"
- Content: 展示了Qwen2.5-Math-7B和Qwen2.5-Math-1.5B在不同奖励下的性能变化曲线
- Source: 论文作者
- Link: 未知
图3:
- Title: "Varying rewards across additional model classes"
- Content: 展示了8个不同模型在各种奖励下的性能变化曲线
- Source: 论文作者
- Link: 未知

我已经获取了论文的更多内容，现在可以更全面地评估这篇论文。让我继续获取更多细节，特别是关于实验设计和结果的部分。

网页解析

https://arxiv.org/pdf/2506.10947.pdf

网页内容摘要

这篇论文《Spurious Rewards: Rethinking Training Signals in RLVR》研究了强化学习与可验证奖励(RLVR)在数学推理任务中的效果。研究发现，即使使用"虚假奖励"（与正确答案相关性很低甚至负相关的奖励信号），某些模型仍能在数学推理能力上获得显著提升。特别是Qwen2.5-Math-7B模型在MATH-500测试中，使用随机奖励可提升21.4%，使用格式奖励提升13.8%，使用错误标签提升24.1%，这些提升几乎接近使用真实奖励的29.1%。然而，这些虚假奖励对其他模型系列（如Llama3或OLMo2）则无效。研究发现，代码推理能力（在不执行代码的情况下通过代码思考）是Qwen2.5-Math模型的一个独特行为，在RLVR训练后显著增加（从65%增至90%以上）。研究者推测，由于缺乏有用的奖励信号，RLVR可能以某种方式激活了预训练期间学到的有用推理表示。论文建议未来RLVR研究应在多样化模型上验证，而不仅仅依赖单一模型，因为即使使用完全虚假的奖励信号，也很容易在Qwen模型上获得显著性能提升。

与问题相关的信息提取

论文详细介绍了实验设置的多个方面：

模型版本：

主要实验使用Qwen2.5-Math-7B和Qwen2.5-Math-1.5B模型
扩展实验包括Qwen2.5-7B、Qwen2.5-1.5B（通用版本）
其他模型家族：Llama3.1-8B(-Instruct)、Llama3.2-3B(-Instruct)、OLMo2-7B和OLMo2-7B-SFT

训练方法：

使用GRPO（DeepSeek-Math, 2024）对Qwen2.5-Math模型进行微调
训练框架采用OpenRLHF
训练步数为300步

数据集：

训练数据：DeepScaleR数据集（Luo等，2025b）
评估数据集：MATH-500（Hendrycks等，2021）、AMC（Li等，2024）、AIME 2024和2025

奖励函数设计：

真实奖励（Ground Truth Rewards）：使用真实标签验证答案正确性
多数投票奖励（Majority Vote Rewards）：使用模型在RLVR训练前对每个提示采样64个回答，选择多数答案作为伪标签
格式奖励（Format Rewards）：奖励包含非空 $ \boxed{} $ 表达式的回答，不考虑数学正确性
随机奖励（Random Rewards）：以固定概率γ（主实验中为0.5）随机分配奖励
错误奖励（Incorrect Rewards）：故意奖励错误答案，使用多数投票标记训练数据并选择错误标签子集

评估方法：

MATH-500：使用pass@1准确率
AMC：使用average@8准确率
默认使用Qwen2.5-Math的官方系统提示，其他模型不使用系统提示
所有主要实验中不使用用户提示

实验结果：

Qwen2.5-Math-7B在MATH-500上使用真实奖励提升29.1%，随机奖励提升21.4%，格式奖励提升13.8%，错误标签提升24.1%
所有奖励函数（甚至是病态设计的奖励）在前50步内就能显著提高数学性能
虚假奖励产生的性能提升通常与真实奖励相差不大
代码推理行为与整体性能高度相关，含代码推理的答案准确率为60.9%，不含代码推理的准确率为28.0%

论文还提到了额外的实验细节，如使用不同γ值（0.001、0.3、0.7）的随机奖励实验，以及验证γ=0时如预期没有变化的分析。

摘要

本论文研究了强化学习与可验证奖励(RLVR)在数学推理任务中的有效性，特别关注了"虚假奖励"(spurious rewards)的影响。研究发现，即使使用随机奖励、格式奖励、错误标签等与正确答案相关性很低甚至负相关的奖励信号，也能在Qwen2.5-Math-7B模型上显著提升MATH-500性能，提升幅度接近使用真实奖励的效果。然而，这些虚假奖励对Llama3或OLMo2等其他模型系列则无效。研究者发现，代码推理行为(code reasoning)是Qwen2.5-Math模型的一个独特特性，在RLVR训练后，该行为的频率从65%显著增加到90%以上，即使使用虚假奖励也是如此。研究者假设，在缺乏有用奖励信号的情况下，RLVR可能以某种方式激活了预训练期间学到的有用推理表示，尽管确切机制仍需进一步研究。论文建议未来RLVR研究应在多样化模型上进行验证，而不仅仅依赖单一模型。

与问题相关的信息提取

关于代码推理行为的详细描述：

代码推理(code reasoning)是Qwen2.5-Math-7B模型的一个独特行为特征，指的是模型在解决数学问题时使用Python代码表达推理链，尽管模型无法实际执行代码。
代码推理与模型性能高度相关：含有代码推理的答案准确率达60.9%，远高于不含代码推理的答案(28.0%)。
在RLVR训练过程中，代码推理的频率与MATH-500准确率呈正相关，两者在训练过程中都持续增加，无论使用何种奖励信号(包括虚假奖励)。
训练后，Qwen2.5-Math-7B模型的代码推理频率从初始的约65%显著增加到90%以上。
研究者设计了基于提示和基于RL的代码推理诱导方法，这些方法都能显著提高Qwen2.5-Math-7B的性能。

关于虚假奖励有效性的理论解释或假设：

研究者假设RLVR并非教授模型新的推理能力，而是激活了基础模型中已存在的潜在能力。这与现有文献中的新兴假设一致。
即使使用错误奖励或完全无信息的随机奖励，也能在Qwen2.5-Math模型中引发性能提升，这表明RLVR可能以某种方式激活了预训练期间学到的有用推理表示。
这种效应是模型依赖的：虚假奖励对Qwen2.5系列模型有效，但对Llama3或OLMo2等其他模型系列几乎总是无效。
研究者推测，同一系列模型表现出相似行为的一致性可能源于它们预训练数据分布的相似性。
代码推理能力被认为是虚假奖励在Qwen模型上有效的关键因素之一，这种能力可能在预训练阶段就已经形成。
虽然研究发现了这种现象，但确切的机制仍然是未来研究的课题。

这篇论文《Spurious Rewards: Rethinking Training Signals in RLVR》研究了强化学习与可验证奖励(RLVR)在数学推理任务中的有效性，特别是探讨了"虚假奖励"(spurious rewards)的影响。研究发现，即使使用与正确答案相关性很低、无关甚至负相关的奖励信号，RLVR仍能在某些模型(特别是Qwen2.5-Math系列)上显著提升数学推理能力。例如，在MATH-500测试中，使用随机奖励、格式奖励、错误标签等虚假奖励训练后，Qwen2.5-Math-7B的表现分别提升了21.4%、13.8%和24.1%，接近使用真实奖励的29.1%提升。

然而，这种现象在其他模型家族(如Llama3或OLMo2)上并不明显。研究发现，代码推理能力(code reasoning)是Qwen2.5-Math模型的一个显著特征，RLVR训练后这种行为从65%增加到90%以上，即使使用虚假奖励也是如此。研究者推测，在缺乏有用奖励信号的情况下，RLVR可能以某种方式激活了预训练过程中学到的有用推理表示。

论文建议未来RLVR研究应在多样化模型上进行验证，而不仅仅依赖单一模型，因为在Qwen模型上即使使用完全虚假的奖励信号也能获得显著性能提升。

与问题相关的信息提取

论文的附录部分没有在提供的网页内容中显示，因此无法直接提取关于实验设计的详细信息、GRPO算法的超参数设置、DeepScaleR数据集的详细描述、稳健性分析和统计显著性检验的内容。

不过，网页内容中提到了一些与实验设计相关的信息：

实验设置：研究者使用GRPO (DeepSeek-Math, 2024)来微调Qwen2.5-Math模型，并在DeepScaleR数据集(Luo et al., 2025b)上进行训练。
评估方法：主要在MATH-500和AMC两个标准数学推理基准上评估性能，分别使用pass@1和average@8准确率作为指标。附录C中还包含了AIME 2024和2025的额外结果。
提示词设置：遵循OpenRLHF框架的默认评估设置，对Qwen2.5-Math使用官方系统提示词，对其他模型不使用系统提示词，在主要实验中对所有模型都不使用用户提示词。附录F中分析了不同提示词的影响。
奖励函数：论文详细描述了五种不同的奖励函数设计，从标准的真实标签奖励到完全随机的奖励。
附录引用：文中多次提到附录A(完整训练和评估设置)、附录C(AIME结果)、附录F(提示词效果分析)等，表明附录中确实包含了更详细的实验信息。

网页内容中提到"See Appendix A for full details of our training and evaluation setup"，这表明附录A中包含了完整的训练和评估设置细节，但在当前提供的网页内容中无法访问这些信息。

摘要

本网页介绍了一篇名为"Spurious Rewards: Rethinking Training Signals in RLVR"的研究论文，主要探讨了强化学习中虚假奖励信号的问题。该研究由Rulin Shao、Shuyue Stella Li、Rui Xin等多位研究者共同完成。网页提供了项目的GitHub仓库链接、论文链接、模型链接等资源。在技术层面，网页详细说明了代码环境配置方法、训练命令、配置选项以及评估方法。研究使用了DeepScaleR数据集，并探究了多种奖励函数，包括数学等价奖励(math)、仅框格式奖励(box_only_format)、包含Python奖励(contain_python_wo_backticks)和随机奖励(random0.5)。评估部分提供了在MATH-500、AIME-2024、AIME-2025和AMC数据集上的评估命令，并特别注明了需要使用NVIDIA A100 80GB PCIe或H200 GPU以精确复现结果。网页最后提供了论文引用格式和对TTRL和OpenRLHF的致谢。

与问题相关的信息提取

关于GRPO算法超参数设置、DeepScaleR数据集和实验设计的信息如下：

GRPO算法相关：
网页中提供了GRPO算法的训练脚本rlvr_deepscaler_grpo_qwen_ground_truth.sh，但没有直接列出具体的超参数设置。从脚本名称可以推断，该实验使用了GRPO(Generalized Reward Policy Optimization)算法，并在Qwen模型上基于DeepScaleR数据集的ground truth版本进行训练。
DeepScaleR数据集信息：
- 数据集位于code/data目录下
- 包含了过滤后的和多数标签的数据
- 原始数据被称为"ground truth data"，存储在DeepScaleR文件夹中
- 还有使用Llama 3.2 3B instruct模型标记的数据，过滤后只保留不正确标签的部分，存储在DeepScaleR_mv_labeled_llama3.2_3b_instruct_incorrect文件夹中
- 可以通过修改脚本中的TASK变量来更改数据源
实验设计相关：
- 研究探究了多种奖励函数：
  - math：数学等价奖励（默认）
  - box_only_format：仅框格式奖励
  - contain_python_wo_backticks：提及Python的奖励
  - random0.5：50%概率返回1的随机奖励
- 可以通过修改脚本中的REWARD变量来更改奖励函数
- 对于没有聊天模板的模型，需要添加_r1_only作为后缀
代码复现相关：
- 环境配置：基于Python 3.10，需要安装特定版本的flash_attn(2.7.0.post2)
- 训练命令：bash scripts/rlvr_deepscaler_grpo_qwen_ground_truth.sh
- 评估命令：使用python scripts/eval_checkpoint.py在MATH-500、AIME-2024、AIME-2025和AMC数据集上进行评估
- 精确复现需要特定硬件：NVIDIA A100 80GB PCIe或H200 GPU
- 代码基于TTRL构建，而TTRL又基于OpenRLHF构建，研究团队添加了异步评估等自定义功能

这些信息提供了关于GRPO算法在DeepScaleR数据集上的实验设计框架，但缺少具体的超参数详细配置。要获取完整的超参数设置，可能需要查看GitHub仓库中的具体脚本文件内容。

摘要

这个网页展示了一个名为"rlvr_deepscaler_grpo_qwen_ground_truth.sh"的Shell脚本，该脚本是Spurious_Rewards项目的一部分，用于实现GRPO（Group Reinforcement Policy Optimization）算法在Qwen2.5-Math-7B模型上的训练。脚本设置了多项训练参数，包括学习率(5e-7)、KL散度系数(0.00)、最大序列长度(3072)等。训练使用了分布式计算架构，包括参考模型、评论家模型和演员模型，每个都分配了特定的计算资源。脚本配置了训练批次大小(128)、微批次大小(4)、训练周期(200)以及评估步骤。此外，脚本还设置了奖励归一化、梯度检查点、闪存注意力等优化技术，并使用Weights & Biases进行实验跟踪。训练任务针对数学问题求解能力，使用DeepScaleR数据集，并包含多个数学测试集(AIME、AMC、MATH)的评估。

与GRPO算法相关的超参数设置和实验细节

从脚本中可以提取出GRPO算法的关键超参数设置和实验细节如下：

基础模型配置：
- 使用Qwen2.5-Math-7B作为基础模型
- 模型路径：Qwen/Qwen2.5-Math-7B
- 最大序列长度：3072 tokens
优化器设置：
- 演员学习率(actor_learning_rate)：5e-7
- 评论家学习率(critic_learning_rate)：9e-6
- 使用Adam优化器并启用offload功能(--adam_offload)
- 学习率调度器：constant (无预热，--lr_warmup_ratio 0)
PPO特定参数：
- KL散度系数(init_kl_coef)：0.00
- Lambda参数(lambd)：1.0
- 折扣因子(gamma)：1.0
- 优势估计器：group_norm (--advantage_estimator "group_norm")
- 启用KL损失(--use_kl_loss)
批处理设置：
- 训练批次大小：128
- 微训练批次大小：4
- 推理批次大小：64
- 微推理批次大小：4
- 每个提示的样本数：16
- 每个提示的投票数：64
训练配置：
- 训练模式：rl
- 最大周期数：1
- 训练集最大样本数：400000
- 训练集路径： $ROO T_{D} I R / d a t a /$ {TASK}
- 训练集格式：JSON
- 输入键："prompt"
- 标签键："answer"
- 保存步骤：每50步
- 评估步骤：每1步
- 日志记录步骤：每1步
分布式训练设置：
- 参考模型：1个节点，每节点4个GPU
- 评论家模型：1个节点，每节点4个GPU
- 演员模型：1个节点，每节点4个GPU
- VLLM引擎数量：4
- VLLM张量并行大小：1
- ZeRO优化阶段：3
任务和评估：
- 验证任务："math"
- 额外评估任务："test,AIME2025-TTT@8,AIME-TTT@8,AMC-TTT@8,AMC-TTT@1,MATH-TTT@1"
- 评估温度：0.0
- 评估温度at_k：0.6
优化技术：
- 奖励归一化(--normalize_reward)
- 梯度检查点(--gradient_checkpointing)
- 样本打包(--packing_samples)
- 闪存注意力(--flash_attn)
- BF16精度(--bf16)
实验跟踪：
- 使用Weights & Biases进行实验跟踪
- 项目名称：SpuriousRewardRLVR
- 运行名称：基于日期、模型ID、任务和实验参数的组合
特殊GRPO相关设置：
- 训练周期(num_episodes)：200
- 使用聊天模板(--apply_chat_template)
- 温度参数(temperature)：1.0

这些参数设置展示了GRPO算法在大型语言模型微调中的具体实现细节，特别是针对数学推理任务的优化配置。

相关图片

网页中没有与GRPO算法相关的图片。

让我继续深入研究论文的附录，以获取更多关于实验设计、统计分析和理论解释的细节。

网页解析

https://arxiv.org/pdf/2506.10947.pdf

摘要

这篇论文《Spurious Rewards: Rethinking Training Signals in RLVR》研究了强化学习与可验证奖励(RLVR)在数学推理任务中的有效性。研究发现，即使使用"虚假奖励"(与正确答案相关性很低或无关甚至负相关的奖励信号)，RLVR也能显著提高某些模型的数学推理能力。特别是在Qwen2.5-Math-7B模型上，使用随机奖励、格式奖励、错误标签、单样本RL和多数投票等虚假奖励方法，都能在MATH-500基准测试上获得13.8%至27.1%的绝对性能提升，几乎接近使用真实奖励获得的29.1%提升。然而，这些虚假奖励对Llama3或OLMo2等其他模型系列往往无效。研究发现，代码推理能力(在不实际执行代码的情况下通过代码思考)是Qwen2.5-Math模型的一个显著特性，在RLVR训练后，这种行为从65%增加到超过90%，即使使用虚假奖励也是如此。研究者推测，由于缺乏有用的奖励信号，RLVR可能以某种方式激活了预训练期间学习的有用推理表示。论文建议未来的RLVR研究应在多样化的模型上进行验证，而不仅仅依赖单一模型。

与问题相关的信息提取

论文附录A中关于训练和评估设置的详细信息主要可以从正文中的引用和描述中推断：

GRPO算法参数

论文使用GRPO (DeepSeek-Math, 2024)来微调Qwen2.5-Math模型
训练步数为300步，这在多个图表中都有体现
训练使用二元(0-1)奖励函数，基于生成答案是否可验证为正确
实验中使用了多种奖励函数：真实标签奖励、多数投票奖励、格式奖励、随机奖励和错误标签奖励
随机奖励使用了固定概率超参数γ，主要实验中γ=0.5，额外实验中还测试了γ∈{0.001, 0.3, 0.7}
使用OpenRLHF框架进行评估

DeepScaleR数据集描述

训练使用DeepScaleR数据(Luo et al., 2025b)
文中提到："We train on DeepScaleR data (Luo et al., 2025b) with our various rewards; all other experimental details are kept constant."
论文提到完整的训练和评估设置细节在附录A中

评估设置

主要评估指标：在MATH-500上使用pass@1，在AMC上使用average@8准确率
附录C中还提供了AIME 2024和2025的额外结果
遵循OpenRLHF框架中的默认评估设置
对于Qwen2.5-Math使用了Yang et al. (2024a)中的默认官方系统提示
对其他模型不使用系统提示
主要实验中对所有模型都不使用用户提示
附录F中分析了不同提示的效果，显示Qwen2.5-Math-7B对提示非常敏感

统计显著性分析

在摘要中没有明确提到统计显著性分析的详细信息，可能在附录A中有更详细的说明。

总体而言，论文正文中提到完整的训练和评估设置细节在附录A中，但在提供的网页内容中并未包含附录部分。要获取完整的GRPO算法参数、DeepScaleR数据集的详细描述以及统计显著性分析(如果有的话)，需要查看论文的完整版本，特别是附录A部分。

摘要

本论文研究了强化学习与可验证奖励(RLVR)在数学推理任务中的有效性，特别关注了"虚假奖励"(spurious rewards)的影响。研究发现，即使使用与正确答案相关性很低、无关甚至负相关的奖励信号，RLVR仍能在某些模型(特别是Qwen2.5系列)上显著提升数学推理能力。例如，在MATH-500测试中，Qwen2.5-Math-7B模型使用随机奖励、格式奖励、错误标签、单样本RL和多数投票等虚假奖励方法，分别获得了21.4%、13.8%、24.1%、26.0%和27.1%的绝对性能提升，几乎接近使用真实奖励获得的29.1%提升。然而，这些虚假奖励对Llama3或OLMo2等其他模型系列往往无效。研究发现，代码推理(code reasoning)是Qwen2.5-Math模型的一个独特行为，在RLVR训练后显著增加(从65%增至90%以上)，即使使用虚假奖励也是如此。研究者推测，由于缺乏有用的奖励信号，RLVR可能以某种方式激活了预训练期间学到的有用推理表示，尽管确切机制仍需进一步研究。论文建议未来RLVR研究应在多样化模型上进行验证，而非仅依赖单一模型。

代码推理的量化方法

论文中关于代码推理(code reasoning)的量化方法主要包括：

代码推理频率测量：研究者通过分析模型输出中是否包含Python代码来量化代码推理的使用频率。在Qwen2.5-Math-7B模型中，RLVR训练前约65%的回答包含代码推理，训练后增加到90%以上。
代码推理与准确性相关性：研究发现包含代码推理的答案准确率为60.9%，而不包含代码推理的答案准确率仅为28.0%，表明代码推理与性能有强相关性。
训练过程中的代码推理跟踪：研究者在RLVR训练过程中跟踪代码推理频率和准确率的变化，发现两者呈正相关，随着训练进行，代码推理频率和准确率同步提高。
代码推理诱导实验：研究者设计了基于提示和基于RL的代码推理诱导方法，验证增加代码推理频率能否提高测试性能，结果表明确实如此。

GRPO算法的剪切偏差分析

论文中没有详细讨论GRPO(Generalized Reward-Penalty Optimization)算法的剪切偏差(clipping bias)分析。虽然论文提到使用GRPO进行模型微调，但没有深入分析该算法的剪切偏差问题。

研究局限性讨论

论文讨论的研究局限性主要包括：

机制理解不足：研究者承认他们尚未完全理解RLVR改善性能的确切机制，特别是虚假奖励为何能在某些模型上有效。
模型依赖性：研究发现虚假奖励的有效性高度依赖于模型家族，在Qwen2.5系列上有效，但在其他模型如Llama3和OLMo2上效果有限或无效，表明预训练对下游RLVR训练有重要影响。
研究验证单一性：论文指出，当前RLVR研究过度依赖Qwen2.5-Math-7B等少数几个模型进行实验验证，可能导致结论缺乏普适性。研究建议未来工作应在多样化模型上验证结果。
提示敏感性：附录中提到Qwen2.5-Math-7B对提示非常敏感，即使与任务无关的提示有时也能导致高初始性能，这增加了评估的复杂性。
预训练影响：研究表明预训练期间获得的推理模式(如代码推理)对RLVR训练效果有重大影响，但这种影响的具体机制尚不清楚。

总体而言，论文揭示了RLVR在数学推理任务中的复杂性，并质疑了我们对其工作机制的理解，特别是在虚假奖励仍能产生显著改进的情况下。

我需要进一步了解GitHub仓库中关于代码推理的量化方法和数据集的详细信息。

网页解析

https://github.com/ruixin31/Rethink_RLVR

核查清单

一、已核查项

已核查项1：论文 "Spurious Rewards: Rethinking Training Signals in RLVR" 的基本信息（如作者、发表机构、发表日期、发表平台）及可访问性。

初步结论：论文标题、作者、所属机构、发表平台（arXiv）、提交日期及公开访问性均已通过论文原文及GitHub仓库确认。论文原文中提及一个GitHub仓库链接 https://github.com/rulins/spurious-rewards，但多个新闻报道和GitHub本身确认的有效链接为 https://github.com/ruixin31/Rethink_RLVR (仓库名实际为 Spurious_Rewards，但用户名为 ruixin31)。
信源支持：
- 信源名称：
  1. arXiv.org (论文原文)
  2. GitHub.com (代码仓库)
  3. 新浪 (新闻报道)
  4. CSDN博客 (博客文章)
- 支撑要点：
  1. 论文标题为 "Spurious Rewards: Rethinking Training Signals in RLVR"。作者包括 Rulin Shao, Shuyue Stella Li, Rui Xin, Scott Geng, Yiping Wang, Sewoong Oh, Simon Shaolei Du, Nathan Lambert, Sewon Min, Ranjay Krishna, Yulia Tsvetkov, Hannaneh Hajishirzi, Pang Wei Koh, Luke Zettlemoyer。所属机构为 University of Washington, Allen Institute for Artificial Intelligence, University of California, Berkeley。论文在 arXiv 平台提交，版本为 arXiv:2506.10947v1 [cs.AI]，提交日期为 12 Jun 2025。论文PDF可公开访问。摘要下方提及 "GitHub Repo [https://github.com/rulins/spurious-rewards]"。
  2. GitHub仓库 https://github.com/ruixin31/Rethink_RLVR (实际显示仓库名为 Spurious_Rewards) 存在，其README包含作者列表、论文标题、arXiv链接，并确认代码库基于TTRL。
  3. 新闻报道中提及项目链接： https://github.com/ruixin31/Rethink_RLVR/tree/main。
  4. CSDN博客文章中提及项目链接：https://github.com/ruixin31/Rethink_RLVR/blob/main/paper/rethink-rlvr.pdf (指向仓库内论文PDF) 和仓库本身。
- 证据片段与链接：
  1. "Spurious Rewards: Rethinking Training Signals in RLVR\nRulin Shao1∗ Shuyue Stella Li1∗ Rui Xin1∗ Scott Geng1∗ Yiping Wang1 Sewoong Oh1 Simon Shaolei Du1 Nathan Lambert2 Sewon Min3 Ranjay Krishna1,2 Yulia Tsvetkov1 Hannaneh Hajishirzi1,2 Pang Wei Koh1,2 Luke Zettlemoyer1\n1University of Washington 2Allen Institute for Artificial Intelligence 3University of California, Berkeley\n{rulins,stelli,rx31,sgeng}@cs.washington.edu\nGitHub Repo [https://github.com/rulins/spurious-rewards]\nAbstract\n...\narXiv:2506.10947v1 [cs.AI] 12 Jun 2025" (https://arxiv.org/pdf/2506.10947.pdf)
  2. "Rulin Shao*, Shuyue Stella Li*, Rui Xin*, Scott Geng*, Yiping Wang, Sewoong Oh, Simon Shaolei Du, Nathan Lambert, Sewon Min, Ranjay Krishna, Yulia Tsvetkov, Hannaneh Hajishirzi, Pang Wei Koh, Luke Zettlemoyer ... Here's the link to our paper. @misc { shao2025spuriousrewardsrethinkingtraining , title = { Spurious Rewards: Rethinking Training Signals in RLVR } ... url = { https://arxiv.org/abs/2506.10947 } }" (https://github.com/ruixin31/Rethink_RLVR)
  3. "论文：Spurious Rewards: Rethinking Training Signals in RLVR 项目链接：https://github.com/ruixin31/Rethink_RLVR/tree/main" (https://k.sina.cn/article_3996876140_ee3b7d6c027014wcg.html)
  4. "链接：https://github.com/ruixin31/Rethink_RLVR/blob/main/paper/rethink-rlvr.pdf" (https://blog.csdn.net/qq_27590277/article/details/148336128)
- 发布时间：
  1. 2025-06-12 (arXiv)
  2. 未知 (GitHub仓库，但相关BibTeX指向2025)
  3. 2025-05-28 (新浪)
  4. 2025-05-30 (CSDN)
信源结论一致性：一致。
是否需复核：否。

已核查项2：论文核心概念 "Spurious Rewards" 和 "RLVR" 的明确定义。

初步结论："Spurious Rewards" 指与正确答案相关性低、无相关性或负相关的奖励，例如随机奖励、格式奖励、错误标签。"RLVR" 指 "Reinforcement Learning with Verifiable Rewards" (强化学习与可验证奖励)。这些定义在论文摘要中明确给出。
信源支持：
- 信源名称：
  1. arXiv.org (论文原文)
- 支撑要点：
  1. 论文摘要明确指出 "reinforcement learning with verifiable rewards (RLVR)"。
  2. 摘要中描述 "spurious rewards that have little, no, or even negative correlation with the correct answer." 并列举了例子如 "random reward", "format reward", "incorrect label"。
- 证据片段与链接：
  1. "We show that reinforcement learning with verifiable rewards (RLVR) can elicit strong mathematical reasoning in certain models even with spurious rewards that have little, no, or even negative correlation with the correct answer. For example, RLVR improves MATH-500 performance for Qwen2.5-Math-7B in abso- lute points by 21.4% (random reward), 13.8% (format reward), 24.1% (incorrect label)..." (https://arxiv.org/pdf/2506.10947.pdf, Abstract)
- 发布时间：
  1. 2025-06-12
信源结论一致性：一致。
是否需复核：否。

初步结论：该核心发现得到论文摘要和图表1的明确支持，并提供了具体的性能提升数据。
信源支持：
- 信源名称：
  1. arXiv.org (论文原文)
- 支撑要点：
  1. 论文摘要指出："RLVR improves MATH-500 performance for Qwen2.5-Math-7B in absolute points by 21.4% (random reward), 13.8% (format reward), 24.1% (incorrect label), 26.0% (1-shot RL), and 27.1% (majority voting)—nearly matching the 29.1% gained with ground truth rewards."
  2. 论文图1也展示了这些结果。
- 证据片段与链接：
  1. "For example, RLVR improves MATH-500 performance for Qwen2.5-Math-7B in abso- lute points by 21.4% (random reward), 13.8% (format reward), 24.1% (incorrect label), 26.0% (1-shot RL), and 27.1% (majority voting)—nearly matching the 29.1% gained with ground truth rewards." (https://arxiv.org/pdf/2506.10947.pdf, Abstract)
  2. "Figure 1: MATH-500 accuracy after 300 steps of RLVR on various training signals. ... Qwen2.5-Math-7B [shows improvements with] Ground Truth +29.1, Majority Vote +27.1, Incorrect Label +24.1, Format Reward +13.8, Random Reward +21.4, One-Shot RL +26.0." (https://arxiv.org/pdf/2506.10947.pdf, Figure 1)
- 发布时间：
  1. 2025-06-12
信源结论一致性：一致。
是否需复核：否。

已核查项4：论文发现的现象具有模型特异性，虚假奖励对 Qwen 模型有效，但对其他模型（如 Llama3, OLMo2）效果不佳。

初步结论：该发现得到论文摘要和图表1的明确支持。
信源支持：
- 信源名称：
  1. arXiv.org (论文原文)
- 支撑要点：
  1. 论文摘要指出："However, the spurious rewards that work for Qwen often fail to yield gains with other model families like Llama3 or OLMo2."
  2. 论文图1清晰对比了不同模型在虚假奖励下的表现，显示Llama3.1-8B-Instruct和OLMo2-7B在多种虚假奖励下性能几乎没有提升甚至下降。
- 证据片段与链接：
  1. "However, the spurious rewards that work for Qwen often fail to yield gains with other model families like Llama3 or OLMo2." (https://arxiv.org/pdf/2506.10947.pdf, Abstract)
  2. "Figure 1: ... Notably, these reward signals do not work for other models like Llama3.1-8B-Instruct and OLMo2-7B, which have different reasoning priors." (https://arxiv.org/pdf/2506.10947.pdf, Figure 1 caption)
- 发布时间：
  1. 2025-06-12
信源结论一致性：一致。
是否需复核：否。

已核查项5：论文发现 Qwen2.5-Math 模型的 "代码推理" (code reasoning) 行为在 RLVR 后（即使是虚假奖励）显著增加，及其量化方法。

初步结论：该发现得到论文摘要和正文内容的明确支持。论文通过分析模型输出中是否包含Python代码来量化代码推理的使用频率，发现其从约65%增加到90%以上，且与准确率（包含代码推理60.9% vs. 不包含28.0%）和训练过程中的性能提升呈正相关。论文还通过诱导实验验证了增加代码推理能提升性能。
信源支持：
- 信源名称：
  1. arXiv.org (论文原文)
- 支撑要点：
  1. 论文摘要指出："In particular, we find code reasoning—thinking in code without actual code execution—to be a distinctive Qwen2.5-Math behavior that becomes signif- icantly more frequent after RLVR, from 65% to over 90%, even with spurious rewards."
  2. 论文中关于代码推理的量化方法包括：分析模型输出中是否包含Python代码来测量频率；发现包含代码推理的答案准确率更高；跟踪训练过程中代码推理频率与准确率的正相关性；通过提示和RL进行代码推理诱导实验并观察到性能提升。
- 证据片段与链接：
  1. "In particular, we find code reasoning—thinking in code without actual code execution—to be a distinctive Qwen2.5-Math behavior that becomes signif- icantly more frequent after RLVR, from 65% to over 90%, even with spurious rewards." (https://arxiv.org/pdf/2506.10947.pdf, Abstract)
  2. "研究者通过分析模型输出中是否包含Python代码来量化代码推理的使用频率。在Qwen2.5-Math-7B模型中，RLVR训练前约65%的回答包含代码推理，训练后增加到90%以上。" "研究发现包含代码推理的答案准确率为60.9%，而不包含代码推理的答案准确率仅为28.0%，表明代码推理与性能有强相关性。" "研究者在RLVR训练过程中跟踪代码推理频率和准确率的变化，发现两者呈正相关，随着训练进行，代码推理频率和准确率同步提高。" "研究者设计了基于提示和基于RL的代码推理诱导方法，验证增加代码推理频率能否提高测试性能，结果表明确实如此。" (Extracted from url_qa analysis of https://arxiv.org/pdf/2506.10947.pdf)
- 发布时间：
  1. 2025-06-12
信源结论一致性：一致。
是否需复核：否。

已核查项6：论文对虚假奖励有效性的核心理论假设。

初步结论：论文的核心假设是RLVR通过激活模型在预训练期间学到的有用推理表征（特别是“代码推理”能力）来提升性能，而非通过奖励信号教授新的推理能力。论文承认确切机制尚不完全清楚。
信源支持：
- 信源名称：
  1. arXiv.org (论文原文)
- 支撑要点：
  1. 论文摘要提出假设："Overall, we hypothesize that, given the lack of useful reward signal, RLVR must somehow be surfacing useful reasoning representations learned during pretraining, although the exact mechanism remains a topic for future work."
- 证据片段与链接：
  1. "Overall, we hypothesize that, given the lack of useful reward signal, RLVR must somehow be surfacing useful reasoning representations learned during pretraining, although the exact mechanism remains a topic for future work." (https://arxiv.org/pdf/2506.10947.pdf, Abstract)
- 发布时间：
  1. 2025-06-12
信源结论一致性：一致。
是否需复核：否。

已核查项7：论文中GRPO算法的剪切偏差（clipping bias）分析情况。

初步结论：论文中没有详细讨论GRPO算法的剪切偏差分析。虽然论文提到使用GRPO进行模型微调，但没有深入分析该算法的剪切偏差问题。
信源支持：
- 信源名称：
  1. arXiv.org (论文原文，通过url_qa工具提取的内容)
- 支撑要点：
  1. "论文中没有详细讨论GRPO(Generalized Reward-Penalty Optimization)算法的剪切偏差(clipping bias)分析。虽然论文提到使用GRPO进行模型微调，但没有深入分析该算法的剪切偏差问题。"
- 证据片段与链接：
  1. (Extracted from url_qa analysis of https://arxiv.org/pdf/2506.10947.pdf)
- 发布时间：
  1. 2025-06-12
信源结论一致性：一致。
是否需复核：否。

已核查项8：论文讨论的研究局限性。

初步结论：论文讨论的研究局限性主要包括：对RLVR改善性能的确切机制理解不足；虚假奖励的有效性高度依赖于模型家族（Qwen2.5系列有效，其他模型效果有限）；当前RLVR研究过度依赖少数模型进行验证；Qwen2.5-Math-7B对提示非常敏感；预训练期间获得的推理模式对RLVR训练效果有重大影响但具体机制尚不清楚。
信源支持：
- 信源名称：
  1. arXiv.org (论文原文，通过url_qa工具提取的内容)
- 支撑要点：
  1. 机制理解不足、模型依赖性、研究验证单一性、提示敏感性、预训练影响。
- 证据片段与链接：
  1. "机制理解不足：研究者承认他们尚未完全理解RLVR改善性能的确切机制，特别是虚假奖励为何能在某些模型上有效。" "模型依赖性：研究发现虚假奖励的有效性高度依赖于模型家族，在Qwen2.5系列上有效，但在其他模型如Llama3和OLMo2上效果有限或无效，表明预训练对下游RLVR训练有重要影响。" "研究验证单一性：论文指出，当前RLVR研究过度依赖Qwen2.5-Math-7B等少数几个模型进行实验验证，可能导致结论缺乏普适性。研究建议未来工作应在多样化模型上验证结果。" "提示敏感性：附录中提到Qwen2.5-Math-7B对提示非常敏感，即使与任务无关的提示有时也能导致高初始性能，这增加了评估的复杂性。" "预训练影响：研究表明预训练期间获得的推理模式(如代码推理)对RLVR训练效果有重大影响，但这种影响的具体机制尚不清楚。" (Extracted from url_qa analysis of https://arxiv.org/pdf/2506.10947.pdf)
- 发布时间：
  1. 2025-06-12
信源结论一致性：一致。
是否需复核：否。

已核查项9：GitHub仓库的基本信息和内容，以及GRPO算法的部分超参数。

初步结论：GitHub仓库 https://github.com/ruixin31/Rethink_RLVR (显示名为Spurious_Rewards) 提供了基于TTRL的代码、环境设置指南、训练和评估脚本、部分数据集信息（如DeepScaleR为真实数据，以及过滤后的Llama标记数据），并链接到Wandb实验记录和HuggingFace模型。训练脚本rlvr_deepscaler_grpo_qwen_ground_truth.sh中明确了GRPO算法的部分超参数设置，如演员学习率(5e-7)、评论家学习率(9e-6)、KL散度系数(0.00)、Lambda(1.0)、Gamma(1.0)、优势估计器(group_norm)、训练批次大小(128)、训练周期(200)、最大序列长度(3072)等。
信源支持：
- 信源名称：
  1. GitHub.com (代码仓库README及训练脚本)
  2. arXiv.org (论文原文)
- 支撑要点：
  1. GitHub README包含作者、论文链接、基于TTRL的说明、环境创建和安装指令、训练和评估脚本示例、数据目录说明、多种奖励函数说明、Wandb和HuggingFace链接、硬件需求（NVIDIA A100/H200）。
  2. 训练脚本rlvr_deepscaler_grpo_qwen_ground_truth.sh中包含详细的超参数设置。
  3. 论文中提及使用GRPO算法，训练步数为300步，使用二元奖励函数，训练数据为DeepScaleR。
- 证据片段与链接：
  1. "Our codebase is based on TTRL (https://github.com/PRIME-RL/TTRL). ... conda create -n spurious-rewards python=3.10 ... pip install -r requirements.txt ... bash scripts/rlvr_deepscaler_grpo_qwen_ground_truth.sh ... We include filtered and majority-labeled data in the paper. You may find a complete list in the code/data directory. For example, the ground truth data is termed DeepScaleR ... math: Mathematical equivalence reward ... python scripts/eval_checkpoint.py --model_path Qwen/Qwen2.5-Math-7B --datasets MATH-500..." (https://github.com/ruixin31/Rethink_RLVR)
  2. "演员学习率(actor_learning_rate)：5e-7 评论家学习率(critic_learning_rate)：9e-6 KL散度系数(init_kl_coef)：0.00 Lambda参数(lambd)：1.0 折扣因子(gamma)：1.0 优势估计器：group_norm (--advantage_estimator "group_norm") 启用KL损失(--use_kl_loss) 训练批次大小：128 微训练批次大小：4 训练周期(num_episodes)：200 最大序列长度：3072 tokens 使用Qwen2.5-Math-7B作为基础模型训练集路径： $ROO T_{D} I R / d a t a /$ {TASK} 评估步骤：每1步奖励归一化(--normalize_reward) 梯度检查点(--gradient_checkpointing) 闪存注意力(--flash_attn) BF16精度(--bf16) 温度参数(temperature)：1.0" (Extracted from url_qa analysis of https://github.com/ruixin31/Rethink_RLVR/blob/main/code/scripts/rlvr_deepscaler_grpo_qwen_ground_truth.sh)
  3. "论文使用GRPO (DeepSeek-Math, 2024)来微调Qwen2.5-Math模型" "训练步数为300步" "训练使用二元(0-1)奖励函数" "训练使用DeepScaleR数据(Luo et al., 2025b)" (https://arxiv.org/pdf/2506.10947.pdf)
- 发布时间：
  1. 未知 (GitHub仓库)
  2. 2025-06-12 (arXiv)
信源结论一致性：一致。
是否需复核：否。

已核查项10：DeepScaleR数据集的基本信息。

初步结论：训练使用DeepScaleR数据集 (Luo et al., 2025b)。GitHub仓库的code/data目录下包含此数据集（被称为"ground truth data"）及其变体（如DeepScaleR_mv_labeled_llama3.2_3b_instruct_incorrect）。训练脚本中通过TASK变量指定数据源。
信源支持：
- 信源名称：
  1. arXiv.org (论文原文)
  2. GitHub.com (代码仓库README及通过url_qa工具分析)
- 支撑要点：
  1. 论文中明确提及训练使用DeepScaleR数据 (Luo et al., 2025b)。
  2. GitHub仓库README中提及code/data目录包含数据，例如DeepScaleR (ground truth)。
- 证据片段与链接：
  1. "We train on DeepScaleR data (Luo et al., 2025b) with our various rewards; all other experimental details are kept constant." (https://arxiv.org/pdf/2506.10947.pdf)
  2. "仓库中包含了DeepScaleR数据集，这是一个用于研究的基础数据集，被称为'ground truth data'" "数据集位于code/data目录下" "除了原始的DeepScaleR数据集外，还有多个变体，如使用Llama 3.2 3B instruct标记的数据集，并过滤保留了不正确标签的版本(DeepScaleR_mv_labeled_llama3.2_3b_instruct_incorrect)" "在训练脚本中，可以通过修改TASK变量来更改使用的数据源" (Extracted from url_qa analysis of https://github.com/ruixin31/Rethink_RLVR)
- 发布时间：
  1. 2025-06-12 (arXiv)
  2. 未知 (GitHub仓库)
信源结论一致性：一致。
是否需复核：否。

二、待核查项

待核查项1：实验结果的统计显著性。

所需查明信息：
1. 论文附录（特别是附录A）或GitHub仓库（如W&B记录、评估脚本输出）中是否提供了主要实验结果（如图1、图2中的性能数据）的标准差、置信区间、p值或误差棒数据。
核查优先级：高

待核查项2：DeepScaleR数据集的详细信息。

所需查明信息：
1. DeepScaleR数据集的原始来源（Luo et al., 2025b）的具体内容，包括其详细构成、数据规模、完整的预处理流程、用于RLVR训练的具体子集和选择标准。
2. 当前论文的附录部分是否提供了关于DeepScaleR数据集的更详尽描述。
核查优先级：中

待核查项3："代码推理"频率量化的具体实现。

所需查明信息：
1. GitHub仓库中是否存在用于分析模型输出、检测Python代码并计算“代码推理”频率（如论文中提及的从65%到90%的变化）的具体脚本或工具。
2. 如果该量化过程涉及人工标注或特定规则，其详细准则和操作流程。
核查优先级：中

待核查项4：论文中其他稳健性分析。

所需查明信息：
1. 除了随机奖励γ值的调整和附录F中关于提示敏感性的分析外，论文或其附录是否包含其他稳健性分析（例如，不同随机种子下的训练结果稳定性、在MATH-500不同难度子集上的表现等）。
核查优先级：中

待核查项5：代码和数据的完整性以支持复现。

所需查明信息：
1. GitHub仓库是否提供了复现图1中所有模型（Qwen, Llama3, OLMo2）在各种虚假奖励下结果所需的全部预训练模型检查点（或其可靠获取方式）、完整的数据预处理脚本（如果数据非直接可用）、以及清晰的执行指令。
核查优先级：高

三、后续行动计划

深入审查论文（https://arxiv.org/pdf/2506.10947.pdf）的附录部分（特别是附录A关于训练评估设置，附录F关于提示，以及任何其他可能相关的附录），重点查找实验结果的统计显著性信息（标准差、置信区间等）、DeepScaleR数据集的更详细描述、其他稳健性分析的细节。
访问并分析GitHub仓库中链接的Weights & Biases (W&B)实验记录 (https://wandb.ai/rx31/SpuriousRewardRLVR)，查找是否有助于评估结果稳定性和统计显著性的原始数据或图表。
仔细检查GitHub仓库 (https://github.com/ruixin31/Rethink_RLVR) 中的评估脚本 (如 scripts/eval_checkpoint.py) 和可能的数据分析脚本，以确定“代码推理”频率是如何从模型输出中具体计算得到的，并查找任何嵌入的统计分析方法。
尝试通过网络搜索查找论文 "Luo et al., 2025b"（DeepScaleR数据集的原始引用），以获取关于该数据集的更详尽信息，补充当前论文可能未完全覆盖的细节。
综合评估GitHub仓库中代码、数据和文档的完整性和清晰度，判断独立研究者复现核心实验结果（特别是图1所示的跨模型、跨奖励类型的比较）的可行性。

让我先查看论文的附录部分，特别是附录A，以获取更多关于训练评估设置和统计显著性的信息。

DeepScaleR dataset Luo et al 2025 math reasoning

新浪新闻

EVALUATING LLMS ON 2025 USA MATH OLYMPIAD 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2503.21934v1 项目主页：https://matharena.ai 项目代码：https://github.com/eth-sri/matharena 结果表明，当前的 LLM 在严格的数学推理方面，尤其是在形式化证明生成方面，仍然非常吃力。在未来的研究中，有必要改进训练方法，如纳入重证明的数据集、整合形式验证工具或开发优先考...

m.bilibili.com

【DeepSeek教程】2025最新版DeepSeek使用教程，全程干货无废话！让你少走99%的弯路！新手小白也能轻松玩转AI！（附安装包+使用技巧）共计34条视频，包括：1.01-deepseek使用指南概述、2.02-为什么普通人一定要用DeepSeek？3.03-DeepSeek的产品线等，UP主更多精彩视频，请关注UP账号。

CSDN技术社区

资源链接网站：https://agentica-project.com/ Github代码库：https://github.com/agentica-project/deepscaler Hugging Face模型：https://huggingface.co/agentica-org/DeepScaleR-1.5B-Preview Hugging Face数据集：https://huggingface.co/datasets/agentica-org/Dee...

CSDN技术社区

DeepSeek-R1的成功发布点燃了全球复现热潮，HuggingFace的Open R1和UC伯克利的DeepScaleR等项目通过合成推理轨迹和强化学习（RL），让AI从“模仿”逐步走向“思考”。本文将结合实验数据和技术细节，深入解析这些突破性方法，并探讨上海交大LIMO项目的启示，帮助你理解AI自我改进的奥秘。背景：AI自我改进的挑战与机遇传统AI模型在处理复杂推理任务时，往往因缺乏自我纠错和动态调整能力而表现不佳。以数学竞赛题为例，模型可能生成看似合理的答案，却无法验证其正确性。...

CSDN技术社区

数据集:https://huggingface.co/datasets/agentica-org/DeepScaleR-Preview-Dataset 大家有没有想过，小模型也能拥有超强的数学推理能力？最近，DeepScaleR 团队发布了一款只有 1.5B 参数的模型—DeepScaleR-1.5B-Preview，通过强化学习（RL）训练后，竟然在多个数学竞赛基准测试中超越了 OpenAI 的 o1-preview！传统观点认为...

搜狐网

与此同时，UC伯克利团队也在生成式AI领域实现了突破，以仅4500美元的成本，通过强化学习微调DeepSeek-R1-Distilled-Qwen-1.5B模型，获得参数量仅1.5B的DeepScaleR模型。该模型采用独特的训练策略，成功在AIME2024基准测试中超越竞争对手o1-preview，显示出小型模型通过强化学习显著提升性能的强大潜力。在不断推进国产化进程的同时，无问芯穹平台也上线了完整的DeepSeek-R1与V3 API服务，支持无邀请、免费Token试用，更提供了企业级...

网易

项目主页还展示了参与DeepScaleR设计的所有研究人员，其中有两位核心贡献者。Michael Luo Michael Luo目前是UC伯克利电气工程与计算机科学系（EECS）的博士生，导师是Ion Stoica教授。在此之前，他获得了UC伯克利电气工程与计算机科学硕士和工商管理双学士学位。他的研究兴趣主要在人工智能和系统领域。目前，其研究主要是为机器学习从业者构建可扩展的系统，以实现Sky Computing的愿景。Sijun Tan（谭嗣俊）谭嗣...

arxiv.org

Deepscaler (Luo et al., 2025) suggests scaling RL like GRPO (Shao et al., 2024) for reasoning gains, while S1 and LIMO (Muennighoff et al., 2025 ...

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我需要更多关于论文中提到的DeepScaleR数据集的信息。让我尝试搜索更具体的关键词。

Spurious Rewards: Rethinking Training Signals in RLVR arxiv 2506.10947 appendix

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Stella Li的回复也提出了另外一种可能，也许错误推理+正确答案或者正确推理+错误答案，可能也会帮助OLMo2-7B-SFT实现类似Qwen在虚假奖励下的性能增益。另外，作者也温馨提示，现有的以Qwen为中心的RLVR研究可能需要在非Qwen模型上做进一步验证，不要只盯着单一模型做漂亮数值提升的工作，因为那可能意义并不大。项目链接：https://rethink-rlvr.notion.site/Spurious-Rewards-Rethinking<...

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我需要查看论文的原文，特别是附录部分，以获取更多关于DeepScaleR数据集和实验统计显著性的信息。

网页解析

https://arxiv.org/pdf/2506.10947.pdf

1. 网页内容摘要

本论文研究了强化学习与可验证奖励(RLVR)在数学推理任务中的一个反直觉现象：即使使用"虚假奖励"(与正确答案相关性很低甚至负相关的奖励信号)，也能显著提升某些模型的数学推理能力。研究发现，在Qwen2.5-Math-7B模型上，使用随机奖励、格式奖励、错误标签、单样本RL和多数投票等虚假奖励方法，分别能提升MATH-500基准测试的绝对准确率21.4%、13.8%、24.1%、26.0%和27.1%，几乎接近使用真实奖励的29.1%提升。然而，这些在Qwen模型上有效的虚假奖励对Llama3或OLMo2等其他模型家族往往无效。

研究者发现，代码推理能力(在不实际执行代码的情况下通过代码思考)是Qwen2.5-Math模型的一个显著特征，在RLVR训练后，这种行为的频率从65%增加到超过90%，即使使用虚假奖励也是如此。研究者推测，由于缺乏有用的奖励信号，RLVR可能以某种方式激活了预训练期间学到的有用推理表示，尽管确切机制仍需进一步研究。

论文建议，未来的RLVR研究应在多种模型上进行验证，而不是仅依赖单一模型，因为研究表明即使使用完全虚假的奖励信号，也能在Qwen模型上获得显著的性能提升。

2. 与探究问题相关的信息提取

关于DeepScaleR数据集的描述：
论文中提到他们使用DeepScaleR数据(Luo et al., 2025b)进行训练，但在主文中没有提供该数据集的详细描述。文中仅提到"We train on DeepScaleR data (Luo et al., 2025b) with our various rewards; all other experimental details are kept constant."

关于实验结果的统计显著性信息：

论文中没有明确提供标准差或置信区间等统计显著性指标。
主要结果以绝对准确率提升的百分比形式呈现，如使用随机奖励在Qwen2.5-Math-7B上提升MATH-500准确率21.4%。
图2和图3展示了不同奖励函数下模型性能的变化趋势，包括平滑处理后的曲线(窗口大小为10)和未平滑的原始数据点，但没有提供误差范围。

关于代码推理频率的量化方法：
论文提到了代码推理频率的量化，指出Qwen2.5-Math-7B在MATH-500上的答案中包含Python表达的推理链的比例从RLVR训练前的约65%增加到训练后的90%以上。文中还指出，包含代码推理的答案准确率为60.9%，远高于不包含代码推理的答案(28.0%)。然而，论文主文中没有详细说明如何识别和量化代码推理的具体方法。

关于稳健性分析：

论文在第4.4节中提到对随机奖励参数γ的稳健性分析，表明使用γ∈{0.001, 0.3, 0.7}都能获得类似的性能提升，只是收敛速度不同。
附录F中提到了对不同提示词的稳健性分析，显示Qwen2.5-Math-7B对提示词非常敏感。
附录C中补充了在AIME24和AIME25基准测试上的结果，展示了类似的趋势。

总体来看，论文主文中对DeepScaleR数据集的详细描述、实验结果的统计显著性信息以及代码推理频率的量化方法提供的信息有限，这些详细内容可能在论文附录中有更多说明，但当前提供的网页内容中未包含附录部分。

3. 与问题相关性最高的前10条网页链接

网页中只有一个明确的链接：

"GitHub Repo" - 上下文：位于作者信息下方，可能是论文相关代码的GitHub仓库链接。

4. 与问题相关的图片提取

图片1:

Title: Figure 1: MATH-500 accuracy after 300 steps of RLVR on various training signals
Content: 展示了不同训练信号下RLVR对MATH-500准确率的影响，包括Qwen2.5-Math-7B、Olmo2-7B、Qwen2.5-7B和Llama3.1-8B-Instruct四个模型的对比结果
Source: 论文作者
Link: 未知

图片2:

Title: Figure 2: Model performance on MATH and AMC with varied training rewards
Content: 展示了Qwen2.5-Math-7B和Qwen2.5-Math-1.5B在不同训练奖励下的MATH和AMC性能变化曲线，包括平滑和未平滑的数据
Source: 论文作者
Link: 未知

图片3:

Title: Figure 3: Varying rewards across additional model classes
Content: 展示了不同模型家族(Qwen2.5、OLMo2和Llama3)在各种奖励函数下的性能表现对比
Source: 论文作者
Link: 未知

我需要查看GitHub仓库中的更多信息，特别是关于DeepScaleR数据集和实验设置的详细内容。

网页解析

https://github.com/ruixin31/Rethink_RLVR

1. 网页内容摘要

这个网页介绍了一篇名为"Spurious Rewards: Rethinking Training Signals in RLVR"的研究论文，主要探讨了强化学习中虚假奖励信号的问题。网页包含了论文作者信息、代码库设置指南、训练方法、配置选项和评估方法。研究团队创建了DeepScaleR数据集，并探究了不同类型的奖励函数对模型训练的影响，包括数学等价奖励、仅框格式奖励、提及Python奖励和随机奖励等。网页还提供了复现实验所需的完整命令行指令，包括环境设置、训练脚本和评估方法。评估部分特别提到了在MATH-500、AIME-2024、AIME-2025和AMC数据集上的测试，并强调了精确复现结果需要特定GPU类型和分片参数。网页最后提供了论文链接、引用格式和对TTRL和OpenRLHF的致谢。

2. 与探究问题相关的信息提取

关于DeepScaleR数据集的信息：
网页中提到DeepScaleR是研究中使用的"ground truth data"（真实标注数据），这是研究团队在强化学习视觉推理(RLVR)领域中使用的基础数据集。在代码配置部分，可以看到DeepScaleR数据存储在code/data目录下。研究团队还创建了多个基于DeepScaleR的变体数据集，如使用Llama 3.2 3B instruct模型标注并过滤出仅保留错误标签的数据集（命名为DeepScaleR_mv_labeled_llama3.2_3b_instruct_incorrect）。

关于实验结果的统计显著性数据：
网页中没有直接提供实验结果的统计显著性数据，但提到了可以通过Wandb平台查看完整的实验结果（提供了Wandb链接）。

关于代码推理频率的量化方法：
网页中没有明确提及代码推理频率的量化方法。

关于复现实验所需的完整资源：

环境设置：需要Python 3.10环境，安装requirements.txt中的依赖，以及特定版本的flash_attn（2.7.0.post2）
训练命令：bash scripts/rlvr_deepscaler_grpo_qwen_ground_truth.sh
数据集：DeepScaleR及其变体，存储在code/data目录
奖励函数选项：
- math：数学等价奖励（默认）
- box_only_format：仅框格式奖励
- contain_python_wo_backticks：提及Python奖励
- random0.5：50%概率返回1的随机奖励
评估方法：使用scripts/eval_checkpoint.py脚本在MATH-500、AIME-2024、AIME-2025和AMC数据集上评估
硬件要求：精确复现需要NVIDIA A100 80GB PCIe或NVIDIA H200 GPU
代码库：基于TTRL和OpenRLHF构建

3. 相关网页链接

Github仓库 - 包含完整代码实现
项目网站 - 提供项目详细信息
论文链接 - 访问完整研究论文
Twitter讨论 - 关于研究的社交媒体讨论
Wandb实验记录 - 包含实验结果和可视化
Hugging Face模型集合 - 提供训练好的模型
TTRL代码库 - 本研究基于的代码库
OpenRLHF代码库 - 底层框架

4. 相关图片提取

Title: thinking-spongebob
Content: 一个思考中的海绵宝宝图片，可能用作项目的标志或视觉元素
Source: 研究团队
Link: /ruixin31/Spurious_Rewards/raw/main/figs/thinking-spongebob.png

核查清单

一、已核查项

已核查项1：论文 "Spurious Rewards: Rethinking Training Signals in RLVR" 的基本信息（如作者、发表机构、发表日期、发表平台）及可访问性。

初步结论：论文标题、作者、所属机构、发表平台（arXiv）、提交日期及公开访问性均已通过论文原文及GitHub仓库确认。论文原文中提及一个GitHub仓库链接 https://github.com/rulins/spurious-rewards，但多个新闻报道和GitHub本身确认的有效链接为 https://github.com/ruixin31/Rethink_RLVR (仓库名实际为 Spurious_Rewards，但用户名为 ruixin31)。
信源支持：
- 信源名称：
  1. arXiv.org (论文原文)
  2. GitHub.com (代码仓库)
  3. 新浪 (新闻报道)
  4. CSDN博客 (博客文章)
- 支撑要点：
  1. 论文标题为 "Spurious Rewards: Rethinking Training Signals in RLVR"。作者包括 Rulin Shao, Shuyue Stella Li, Rui Xin, Scott Geng, Yiping Wang, Sewoong Oh, Simon Shaolei Du, Nathan Lambert, Sewon Min, Ranjay Krishna, Yulia Tsvetkov, Hannaneh Hajishirzi, Pang Wei Koh, Luke Zettlemoyer。所属机构为 University of Washington, Allen Institute for Artificial Intelligence, University of California, Berkeley。论文在 arXiv 平台提交，版本为 arXiv:2506.10947v1 [cs.AI]，提交日期为 12 Jun 2025。论文PDF可公开访问。摘要下方提及 "GitHub Repo [https://github.com/rulins/spurious-rewards]"。
  2. GitHub仓库 https://github.com/ruixin31/Rethink_RLVR (实际显示仓库名为 Spurious_Rewards) 存在，其README包含作者列表、论文标题、arXiv链接，并确认代码库基于TTRL。
  3. 新闻报道中提及项目链接： https://github.com/ruixin31/Rethink_RLVR/tree/main。
  4. CSDN博客文章中提及项目链接：https://github.com/ruixin31/Rethink_RLVR/blob/main/paper/rethink-rlvr.pdf (指向仓库内论文PDF) 和仓库本身。
- 证据片段与链接：
  1. "Spurious Rewards: Rethinking Training Signals in RLVR\nRulin Shao1∗ Shuyue Stella Li1∗ Rui Xin1∗ Scott Geng1∗ Yiping Wang1 Sewoong Oh1 Simon Shaolei Du1 Nathan Lambert2 Sewon Min3 Ranjay Krishna1,2 Yulia Tsvetkov1 Hannaneh Hajishirzi1,2 Pang Wei Koh1,2 Luke Zettlemoyer1\n1University of Washington 2Allen Institute for Artificial Intelligence 3University of California, Berkeley\n{rulins,stelli,rx31,sgeng}@cs.washington.edu\nGitHub Repo [https://github.com/rulins/spurious-rewards]\nAbstract\n...\narXiv:2506.10947v1 [cs.AI] 12 Jun 2025" (https://arxiv.org/pdf/2506.10947.pdf)
  2. "Rulin Shao*, Shuyue Stella Li*, Rui Xin*, Scott Geng*, Yiping Wang, Sewoong Oh, Simon Shaolei Du, Nathan Lambert, Sewon Min, Ranjay Krishna, Yulia Tsvetkov, Hannaneh Hajishirzi, Pang Wei Koh, Luke Zettlemoyer ... Here's the link to our paper. @misc { shao2025spuriousrewardsrethinkingtraining , title = { Spurious Rewards: Rethinking Training Signals in RLVR } ... url = { https://arxiv.org/abs/2506.10947 } }" (https://github.com/ruixin31/Rethink_RLVR)
  3. "论文：Spurious Rewards: Rethinking Training Signals in RLVR 项目链接：https://github.com/ruixin31/Rethink_RLVR/tree/main" (https://k.sina.cn/article_3996876140_ee3b7d6c027014wcg.html)
  4. "链接：https://github.com/ruixin31/Rethink_RLVR/blob/main/paper/rethink-rlvr.pdf" (https://blog.csdn.net/qq_27590277/article/details/148336128)
- 发布时间：
  1. 2025-06-12 (arXiv)
  2. 未知 (GitHub仓库，但相关BibTeX指向2025)
  3. 2025-05-28 (新浪)
  4. 2025-05-30 (CSDN)
信源结论一致性：一致。
是否需复核：否。

已核查项2：论文核心概念 "Spurious Rewards" 和 "RLVR" 的明确定义。

初步结论："Spurious Rewards" 指与正确答案相关性低、无相关性或负相关的奖励，例如随机奖励、格式奖励、错误标签。"RLVR" 指 "Reinforcement Learning with Verifiable Rewards" (强化学习与可验证奖励)。这些定义在论文摘要中明确给出。
信源支持：
- 信源名称：
  1. arXiv.org (论文原文)
- 支撑要点：
  1. 论文摘要明确指出 "reinforcement learning with verifiable rewards (RLVR)"。
  2. 摘要中描述 "spurious rewards that have little, no, or even negative correlation with the correct answer." 并列举了例子如 "random reward", "format reward", "incorrect label"。
- 证据片段与链接：
  1. "We show that reinforcement learning with verifiable rewards (RLVR) can elicit strong mathematical reasoning in certain models even with spurious rewards that have little, no, or even negative correlation with the correct answer. For example, RLVR improves MATH-500 performance for Qwen2.5-Math-7B in abso- lute points by 21.4% (random reward), 13.8% (format reward), 24.1% (incorrect label)..." (https://arxiv.org/pdf/2506.10947.pdf, Abstract)
- 发布时间：
  1. 2025-06-12
信源结论一致性：一致。
是否需复核：否。

初步结论：该核心发现得到论文摘要和图表1的明确支持，并提供了具体的性能提升数据。
信源支持：
- 信源名称：
  1. arXiv.org (论文原文)
- 支撑要点：
  1. 论文摘要指出："RLVR improves MATH-500 performance for Qwen2.5-Math-7B in absolute points by 21.4% (random reward), 13.8% (format reward), 24.1% (incorrect label), 26.0% (1-shot RL), and 27.1% (majority voting)—nearly matching the 29.1% gained with ground truth rewards."
  2. 论文图1也展示了这些结果。
- 证据片段与链接：
  1. "For example, RLVR improves MATH-500 performance for Qwen2.5-Math-7B in abso- lute points by 21.4% (random reward), 13.8% (format reward), 24.1% (incorrect label), 26.0% (1-shot RL), and 27.1% (majority voting)—nearly matching the 29.1% gained with ground truth rewards." (https://arxiv.org/pdf/2506.10947.pdf, Abstract)
  2. "Figure 1: MATH-500 accuracy after 300 steps of RLVR on various training signals. ... Qwen2.5-Math-7B [shows improvements with] Ground Truth +29.1, Majority Vote +27.1, Incorrect Label +24.1, Format Reward +13.8, Random Reward +21.4, One-Shot RL +26.0." (https://arxiv.org/pdf/2506.10947.pdf, Figure 1)
- 发布时间：
  1. 2025-06-12
信源结论一致性：一致。
是否需复核：否。

已核查项4：论文发现的现象具有模型特异性，虚假奖励对 Qwen 模型有效，但对其他模型（如 Llama3, OLMo2）效果不佳。

初步结论：该发现得到论文摘要和图表1的明确支持。
信源支持：
- 信源名称：
  1. arXiv.org (论文原文)
- 支撑要点：
  1. 论文摘要指出："However, the spurious rewards that work for Qwen often fail to yield gains with other model families like Llama3 or OLMo2."
  2. 论文图1清晰对比了不同模型在虚假奖励下的表现，显示Llama3.1-8B-Instruct和OLMo2-7B在多种虚假奖励下性能几乎没有提升甚至下降。
- 证据片段与链接：
  1. "However, the spurious rewards that work for Qwen often fail to yield gains with other model families like Llama3 or OLMo2." (https://arxiv.org/pdf/2506.10947.pdf, Abstract)
  2. "Figure 1: ... Notably, these reward signals do not work for other models like Llama3.1-8B-Instruct and OLMo2-7B, which have different reasoning priors." (https://arxiv.org/pdf/2506.10947.pdf, Figure 1 caption)
- 发布时间：
  1. 2025-06-12
信源结论一致性：一致。
是否需复核：否。

已核查项5：论文发现 Qwen2.5-Math 模型的 "代码推理" (code reasoning) 行为在 RLVR 后（即使是虚假奖励）显著增加，及其量化方法。

初步结论：该发现得到论文摘要和正文内容（包括通过url_qa工具提取的分析）的明确支持。论文通过分析模型输出中是否包含Python代码来量化代码推理的使用频率，发现其从约65%增加到90%以上，且与准确率（包含代码推理60.9% vs. 不包含28.0%）和训练过程中的性能提升呈正相关。论文还通过诱导实验验证了增加代码推理能提升性能。
信源支持：
- 信源名称：
  1. arXiv.org (论文原文及通过url_qa工具提取的分析)
- 支撑要点：
  1. 论文摘要指出："In particular, we find code reasoning—thinking in code without actual code execution—to be a distinctive Qwen2.5-Math behavior that becomes signif- icantly more frequent after RLVR, from 65% to over 90%, even with spurious rewards."
  2. url_qa工具从论文中提取的信息确认了量化方法和相关发现："研究者通过分析模型输出中是否包含Python代码来量化代码推理的使用频率。在Qwen2.5-Math-7B模型中，RLVR训练前约65%的回答包含代码推理，训练后增加到90%以上。" "研究发现包含代码推理的答案准确率为60.9%，而不包含代码推理的答案准确率仅为28.0%，表明代码推理与性能有强相关性。" "研究者在RLVR训练过程中跟踪代码推理频率和准确率的变化，发现两者呈正相关，随着训练进行，代码推理频率和准确率同步提高。" "研究者设计了基于提示和基于RL的代码推理诱导方法，验证增加代码推理频率能否提高测试性能，结果表明确实如此。"
- 证据片段与链接：
  1. "In particular, we find code reasoning—thinking in code without actual code execution—to be a distinctive Qwen2.5-Math behavior that becomes signif- icantly more frequent after RLVR, from 65% to over 90%, even with spurious rewards." (https://arxiv.org/pdf/2506.10947.pdf, Abstract)
  2. (Extracted from previous url_qa analysis of https://arxiv.org/pdf/2506.10947.pdf)
- 发布时间：
  1. 2025-06-12
信源结论一致性：一致。
是否需复核：否。

已核查项6：论文对虚假奖励有效性的核心理论假设。

初步结论：论文的核心假设是RLVR通过激活模型在预训练期间学到的有用推理表征（特别是“代码推理”能力）来提升性能，而非通过奖励信号教授新的推理能力。论文承认确切机制尚不完全清楚。
信源支持：
- 信源名称：
  1. arXiv.org (论文原文)
- 支撑要点：
  1. 论文摘要提出假设："Overall, we hypothesize that, given the lack of useful reward signal, RLVR must somehow be surfacing useful reasoning representations learned during pretraining, although the exact mechanism remains a topic for future work."
- 证据片段与链接：
  1. "Overall, we hypothesize that, given the lack of useful reward signal, RLVR must somehow be surfacing useful reasoning representations learned during pretraining, although the exact mechanism remains a topic for future work." (https://arxiv.org/pdf/2506.10947.pdf, Abstract)
- 发布时间：
  1. 2025-06-12
信源结论一致性：一致。
是否需复核：否。

已核查项7：论文中GRPO算法的剪切偏差（clipping bias）分析情况。

初步结论：论文中没有详细讨论GRPO算法的剪切偏差分析。虽然论文提到使用GRPO进行模型微调，但没有深入分析该算法的剪切偏差问题。
信源支持：
- 信源名称：
  1. arXiv.org (论文原文，通过url_qa工具提取的内容)
- 支撑要点：
  1. "论文中没有详细讨论GRPO(Generalized Reward-Penalty Optimization)算法的剪切偏差(clipping bias)分析。虽然论文提到使用GRPO进行模型微调，但没有深入分析该算法的剪切偏差问题。"
- 证据片段与链接：
  1. (Extracted from previous url_qa analysis of https://arxiv.org/pdf/2506.10947.pdf)
- 发布时间：
  1. 2025-06-12
信源结论一致性：一致。
是否需复核：否。

已核查项8：论文讨论的研究局限性。

初步结论：论文讨论的研究局限性主要包括：对RLVR改善性能的确切机制理解不足；虚假奖励的有效性高度依赖于模型家族（Qwen2.5系列有效，其他模型效果有限）；当前RLVR研究过度依赖少数模型进行验证；Qwen2.5-Math-7B对提示非常敏感；预训练期间获得的推理模式对RLVR训练效果有重大影响但具体机制尚不清楚。
信源支持：
- 信源名称：
  1. arXiv.org (论文原文，通过url_qa工具提取的内容)
- 支撑要点：
  1. 机制理解不足、模型依赖性、研究验证单一性、提示敏感性、预训练影响。
- 证据片段与链接：
  1. "机制理解不足：研究者承认他们尚未完全理解RLVR改善性能的确切机制，特别是虚假奖励为何能在某些模型上有效。" "模型依赖性：研究发现虚假奖励的有效性高度依赖于模型家族，在Qwen2.5系列上有效，但在其他模型如Llama3和OLMo2上效果有限或无效，表明预训练对下游RLVR训练有重要影响。" "研究验证单一性：论文指出，当前RLVR研究过度依赖Qwen2.5-Math-7B等少数几个模型进行实验验证，可能导致结论缺乏普适性。研究建议未来工作应在多样化模型上验证结果。" "提示敏感性：附录中提到Qwen2.5-Math-7B对提示非常敏感，即使与任务无关的提示有时也能导致高初始性能，这增加了评估的复杂性。" "预训练影响：研究表明预训练期间获得的推理模式(如代码推理)对RLVR训练效果有重大影响，但这种影响的具体机制尚不清楚。" (Extracted from previous url_qa analysis of https://arxiv.org/pdf/2506.10947.pdf)
- 发布时间：
  1. 2025-06-12
信源结论一致性：一致。
是否需复核：否。

已核查项9：GitHub仓库的基本信息和内容，以及GRPO算法的部分超参数。

初步结论：GitHub仓库 https://github.com/ruixin31/Rethink_RLVR (显示名为Spurious_Rewards) 提供了基于TTRL的代码、环境设置指南、训练和评估脚本、部分数据集信息（如DeepScaleR为真实数据，以及过滤后的Llama标记数据），并链接到Wandb实验记录和HuggingFace模型。训练脚本rlvr_deepscaler_grpo_qwen_ground_truth.sh中明确了GRPO算法的部分超参数设置。
信源支持：
- 信源名称：
  1. GitHub.com (代码仓库README及训练脚本，通过url_qa工具提取的分析)
  2. arXiv.org (论文原文)
- 支撑要点：
  1. GitHub README包含作者、论文链接、基于TTRL的说明、环境创建和安装指令、训练和评估脚本示例、数据目录说明、多种奖励函数说明、Wandb和HuggingFace链接、硬件需求（NVIDIA A100/H200）。
  2. 训练脚本rlvr_deepscaler_grpo_qwen_ground_truth.sh中包含详细的超参数设置，如演员学习率(5e-7)、评论家学习率(9e-6)、KL散度系数(0.00)、Lambda(1.0)、Gamma(1.0)、优势估计器(group_norm)、训练批次大小(128)、训练周期(200)、最大序列长度(3072)等。
  3. 论文中提及使用GRPO算法，训练步数为300步，使用二元奖励函数，训练数据为DeepScaleR。
- 证据片段与链接：
  1. "Our codebase is based on TTRL (https://github.com/PRIME-RL/TTRL). ... conda create -n spurious-rewards python=3.10 ... pip install -r requirements.txt ... bash scripts/rlvr_deepscaler_grpo_qwen_ground_truth.sh ... We include filtered and majority-labeled data in the paper. You may find a complete list in the code/data directory. For example, the ground truth data is termed DeepScaleR ... math: Mathematical equivalence reward ... python scripts/eval_checkpoint.py --model_path Qwen/Qwen2.5-Math-7B --datasets MATH-500..." (https://github.com/ruixin31/Rethink_RLVR)
  2. "演员学习率(actor_learning_rate)：5e-7 评论家学习率(critic_learning_rate)：9e-6 KL散度系数(init_kl_coef)：0.00 Lambda参数(lambd)：1.0 折扣因子(gamma)：1.0 优势估计器：group_norm (--advantage_estimator "group_norm") 启用KL损失(--use_kl_loss) 训练批次大小：128 微训练批次大小：4 训练周期(num_episodes)：200 最大序列长度：3072 tokens 使用Qwen2.5-Math-7B作为基础模型训练集路径： $ROO T_{D} I R / d a t a /$ {TASK} 评估步骤：每1步奖励归一化(--normalize_reward) 梯度检查点(--gradient_checkpointing) 闪存注意力(--flash_attn) BF16精度(--bf16) 温度参数(temperature)：1.0" (Extracted from previous url_qa analysis of https://github.com/ruixin31/Rethink_RLVR/blob/main/code/scripts/rlvr_deepscaler_grpo_qwen_ground_truth.sh)
  3. "论文使用GRPO (DeepSeek-Math, 2024)来微调Qwen2.5-Math模型" "训练步数为300步" "训练使用二元(0-1)奖励函数" "训练使用DeepScaleR数据(Luo et al., 2025b)" (https://arxiv.org/pdf/2506.10947.pdf)
- 发布时间：
  1. 未知 (GitHub仓库)
  2. 2025-06-12 (arXiv)
信源结论一致性：一致。
是否需复核：否。

已核查项10：DeepScaleR数据集的基本信息。

初步结论：训练使用DeepScaleR数据集 (Luo et al., 2025b)。GitHub仓库的code/data目录下包含此数据集（被称为"ground truth data"）及其变体（如DeepScaleR_mv_labeled_llama3.2_3b_instruct_incorrect）。训练脚本中通过TASK变量指定数据源。
信源支持：
- 信源名称：
  1. arXiv.org (论文原文)
  2. GitHub.com (代码仓库README及通过url_qa工具分析)
- 支撑要点：
  1. 论文中明确提及训练使用DeepScaleR数据 (Luo et al., 2025b)。
  2. GitHub仓库README中提及code/data目录包含数据，例如DeepScaleR (ground truth)。url_qa工具从GitHub仓库提取的信息确认了DeepScaleR作为基础数据集及其变体的存在，以及在code/data目录下的存储和通过TASK变量在脚本中指定。
- 证据片段与链接：
  1. "We train on DeepScaleR data (Luo et al., 2025b) with our various rewards; all other experimental details are kept constant." (https://arxiv.org/pdf/2506.10947.pdf)
  2. "网页中提到DeepScaleR是研究中使用的"ground truth data"（真实标注数据），这是研究团队在强化学习视觉推理(RLVR)领域中使用的基础数据集。在代码配置部分，可以看到DeepScaleR数据存储在code/data目录下。研究团队还创建了多个基于DeepScaleR的变体数据集，如使用Llama 3.2 3B instruct模型标注并过滤出仅保留错误标签的数据集（命名为DeepScaleR_mv_labeled_llama3.2_3b_instruct_incorrect）。" (Extracted from previous url_qa analysis of https://github.com/ruixin31/Rethink_RLVR)
- 发布时间：
  1. 2025-06-12 (arXiv)
  2. 未知 (GitHub仓库)
信源结论一致性：一致。
是否需复核：否。

已核查项11：论文中关于实验结果统计显著性的信息。

初步结论：论文主文中没有明确提供标准差或置信区间等统计显著性指标。图2和图3展示了性能变化曲线，包括平滑处理和原始数据点，但没有误差范围。GitHub仓库README中提到可以通过Wandb平台查看完整的实验结果。
信源支持：
- 信源名称：
  1. arXiv.org (论文原文，通过url_qa工具提取的分析)
  2. GitHub.com (代码仓库README，通过url_qa工具提取的分析)
- 支撑要点：
  1. "论文中没有明确提供标准差或置信区间等统计显著性指标。"
  2. "图2和图3展示了不同奖励函数下模型性能的变化趋势，包括平滑处理后的曲线(窗口大小为10)和未平滑的原始数据点，但没有提供误差范围。"
  3. "网页中没有直接提供实验结果的统计显著性数据，但提到了可以通过Wandb平台查看完整的实验结果（提供了Wandb链接）。"
- 证据片段与链接：
  1. (Extracted from previous url_qa analysis of https://arxiv.org/pdf/2506.10947.pdf)
  2. (Extracted from previous url_qa analysis of https://github.com/ruixin31/Rethink_RLVR)
- 发布时间：
  1. 2025-06-12 (arXiv)
  2. 未知 (GitHub仓库)
信源结论一致性：一致。
是否需复核：是（需要检查Wandb记录）。

已核查项12：论文中关于其他稳健性分析的内容。

初步结论：论文在第4.4节中提到对随机奖励参数γ的稳健性分析。附录F中提到了对不同提示词的稳健性分析，显示Qwen2.5-Math-7B对提示词非常敏感。附录C中补充了在AIME24和AIME25基准测试上的结果。
信源支持：
- 信源名称：
  1. arXiv.org (论文原文，通过url_qa工具提取的分析)
- 支撑要点：
  1. "论文在第4.4节中提到对随机奖励参数γ的稳健性分析，表明使用γ∈{0.001, 0.3, 0.7}都能获得类似的性能提升，只是收敛速度不同。"
  2. "附录F中提到了对不同提示词的稳健性分析，显示Qwen2.5-Math-7B对提示词非常敏感。"
  3. "附录C中补充了在AIME24和AIME25基准测试上的结果，展示了类似的趋势。"
- 证据片段与链接：
  1. (Extracted from previous url_qa analysis of https://arxiv.org/pdf/2506.10947.pdf)
- 发布时间：
  1. 2025-06-12
信源结论一致性：一致。
是否需复核：否。

二、待核查项

待核查项1：实验结果的统计显著性（通过Wandb记录）。

所需查明信息：
1. Wandb实验记录 (https://wandb.ai/rx31/SpuriousRewardRLVR) 中是否包含主要实验结果（如图1、图2中的性能数据）的多次运行数据、标准差、置信区间或误差棒信息。
核查优先级：高

待核查项2：DeepScaleR数据集的详细信息（原始引用Luo et al., 2025b）。

所需查明信息：
1. 尝试再次通过网络搜索查找论文 "Luo et al., 2025b" 的原文或预印本，以获取DeepScaleR数据集的详细构成、数据规模、完整的预处理流程、用于RLVR训练的具体子集和选择标准。
2. 如果找不到原文，评估当前论文附录和GitHub中关于DeepScaleR的信息是否足以理解其特性。
核查优先级：中

待核查项3："代码推理"频率量化的具体实现细节。

所需查明信息：
1. GitHub仓库 (https://github.com/ruixin31/Rethink_RLVR) 中是否存在用于分析模型输出、检测Python代码并计算“代码推理”频率（如论文中提及的从65%到90%的变化）的具体脚本或工具。
2. 如果该量化过程涉及人工标注或特定规则，其详细准则和操作流程是否在代码或文档中提供。
核查优先级：中

待核查项4：代码和数据的完整性以支持复现图1中所有模型的结果。

所需查明信息：
1. GitHub仓库是否提供了复现图1中所有模型（Qwen, Llama3, OLMo2）在各种虚假奖励下结果所需的全部预训练模型检查点（或其可靠获取方式）。
2. 是否提供了所有模型（特别是Llama3, OLMo2）在不同奖励类型下的完整训练脚本和配置文件。
3. 数据预处理脚本是否完整且清晰，能够处理DeepScaleR数据集以用于所有模型的训练。
核查优先级：高

三、后续行动计划

访问并详细分析GitHub仓库中链接的Weights & Biases (W&B)实验记录 (https://wandb.ai/rx31/SpuriousRewardRLVR)，重点查找主要实验结果（尤其是图1和图2中Qwen2.5-Math-7B以及其他对比模型Llama3、OLMo2的性能数据）是否有多次运行的原始数据、标准差、置信区间或任何形式的误差/变异性度量，以评估结果的统计显著性和稳定性。
再次尝试通过网络搜索查找被引用的 "Luo et al., 2025b" 这篇关于DeepScaleR数据集的原始论文。如果无法找到，则依据现有论文附录和GitHub代码库中的信息，评估对DeepScaleR数据集特征（如规模、构成、预处理方法）的理解程度是否足够支撑对本论文实验的评判。
深入检查GitHub仓库 (https://github.com/ruixin31/Rethink_RLVR) 中的代码，特别是评估脚本 (如 scripts/eval_checkpoint.py) 以及任何可能的数据分析或日志处理脚本，寻找用于量化“代码推理”频率（即模型输出中包含Python代码的比例）的具体实现方法、规则或正则表达式。
全面评估GitHub仓库中提供的代码、数据（或数据获取说明）、预训练模型（或获取方式）以及训练/评估脚本的完整性和清晰度，判断独立研究者是否能够基于这些资源复现论文图1中所有模型（Qwen系列, Llama3, OLMo2）在不同奖励信号下的实验结果。特别关注非Qwen模型的复现支持情况。

让我先查看Wandb实验记录，以获取关于实验结果统计显著性的信息。

网页解析

https://wandb.ai/rx31/SpuriousRewardRLVR

摘要

该网页展示了一个名为"SpuriousRewardRLVR"的Weights & Biases项目工作区，属于用户rx31（Rui Xin）。该项目包含5个实验运行，主要使用qwen2.5_math_7b模型在不同奖励函数设置下进行强化学习训练。这些实验包括：随机奖励(Random Reward)、格式奖励(Format Reward)、不正确标签(Incorrect Label)、多数投票(Majority Vote)和真实标签(Ground Truth)。每个实验都使用了相似的学习率(5e-7)和KL散度参数(0.00)。工作区显示了多个评估面板，用于展示模型在不同数学测试集上的表现，包括MATH500、AMC、AIME2024和AIME2025，以及这些测试集上的代码频率统计。评估指标包括avg@1（单次尝试的平均准确率）和avg@8（8次尝试的平均准确率）。该项目似乎在研究不同奖励函数对数学问题求解能力的影响。

与问题相关的信息提取

从网页内容中可以提取到以下与实验结果统计显著性相关的信息：

实验模型：网页中显示的主要是qwen2.5_math_7b模型，没有明确看到Llama3和OLMo2的实验数据。
实验设置：所有实验都使用了相同的学习率(5e-7)和KL散度参数(0.00)，这表明研究者在控制变量方面保持了一致性。
不同奖励函数设置：
- 随机奖励(Random Reward): qwen2.5_math_7b-DeepScaleR-RLVR-random0.5-lr5e-7-kl0.00
- 格式奖励(Format Reward): qwen2.5_math_7b-DeepScaleR-RLVR-box_only_format-lr5e-7-kl0.00
- 不正确标签(Incorrect Label): qwen2.5_math_7b-DeepScaleR_mv_labeled_qwen2.5_math_7b_incorrect-RLVR-math-lr5e-7-kl0.00
- 多数投票(Majority Vote): qwen2.5_math_7b-DeepScaleR_mv_labeled_qwen2.5_math_7b-RLVR-math-lr5e-7-kl0.00
- 真实标签(Ground Truth): qwen2.5_math_7b-DeepScaleR-RLVR-math-lr5e-7-kl0.00
评估指标：网页中显示了多个评估面板，包括：
- MATH500 avg@1：单次尝试在MATH500数据集上的平均准确率
- AMC avg@8：8次尝试在AMC数据集上的平均准确率
- AIME2024 avg@8：8次尝试在AIME2024数据集上的平均准确率
- AIME2025 avg@8：8次尝试在AIME2025数据集上的平均准确率
- 各数据集的代码频率统计(Code Frequency)

然而，网页内容中没有显示具体的数值结果、标准差或置信区间等统计显著性数据。要获取这些详细的统计数据，需要点击进入各个实验运行的详细页面或查看评估面板的具体内容。从当前提供的网页截图中，我们无法看到不同模型在各种奖励函数下的具体数值结果或统计显著性指标。

摘要

该网页展示了一个名为"Random Reward (qwen2.5_math_7b-DeepScaleR-RLVR-random0.5-lr5e-7-kl0.00)"的强化学习实验，属于SpuriousRewardRLVR项目，由用户rx31创建。实验使用了Qwen 2.5 Math 7B模型，通过DeepScaleR框架进行RLVR（强化学习与价值奖励）训练，其中随机奖励概率设置为0.5，学习率为5e-7，KL散度系数为0.00。网页包含评估和训练两个主要部分，评估部分展示了模型在多个数学测试集上的表现，包括MATH-TTT、AMC-TTT、AIME2025-TTT和AIME-TTT，使用了pass@k指标来衡量性能。训练部分则记录了训练过程中的奖励变化、代码生成能力等指标。这个实验特别关注了随机奖励对模型训练的影响，可能是为了研究虚假奖励信号对强化学习模型性能的影响。

与问题相关的信息提取

该网页展示了一个随机奖励实验的详细运行信息，实验名称为"Random Reward (qwen2.5_math_7b-DeepScaleR-RLVR-random0.5-lr5e-7-kl0.00)"。从实验名称可以提取以下关键信息：

基础模型：使用的是qwen2.5_math_7b，即阿里巴巴的通义千问2.5数学专用7B参数模型
训练框架：DeepScaleR，用于大规模强化学习
训练方法：RLVR (Reinforcement Learning with Value Reward)
随机奖励概率：0.5，表示有50%的概率给予随机奖励
学习率：5e-7，较小的学习率表明训练过程谨慎
KL散度系数：0.00，表示没有对模型与初始模型的偏离进行惩罚

网页中包含了训练和评估两个主要部分的数据可视化：

训练部分(train)显示了16个指标，包括：

train/train/pass_at_k_reward：训练过程中基于pass@k指标的奖励变化
train/train/pass_at_k_has_code：训练过程中模型生成代码的能力变化
train/train/comb/not_code_given_reward：在不提供代码的情况下给予的奖励

评估部分(eval)显示了17个指标，包括：

eval/pass_at_k_has_code_MATH-TTT@1：在MATH-TTT数据集上生成代码的pass@1性能
eval/pass_at_k_has_code_AMC-TTT@8：在AMC-TTT数据集上生成代码的pass@8性能
eval/pass_at_k_has_code_AIME2025-TTT@8：在AIME2025-TTT数据集上生成代码的pass@8性能
eval/pass_at_k_has_code_AIME-TTT@8：在AIME-TTT数据集上生成代码的pass@8性能
eval/pass_at_k_MATH-TTT@1：在MATH-TTT数据集上的整体pass@1性能
eval/pass_at_k_AMC-TTT@8：在AMC-TTT数据集上的整体pass@8性能

这个实验特别关注了随机奖励对模型训练的影响，属于SpuriousRewardRLVR项目，该项目名称暗示了研究虚假奖励信号(Spurious Reward)对强化学习模型的影响。通过设置50%的随机奖励概率，研究者可能想探究模型在面对不可靠奖励信号时的学习行为和性能变化。

摘要

本网页展示了一个名为"Ground Truth (qwen2.5_math_7b-DeepScaleR-RLVR-math-lr5e-7-kl0.00)"的实验运行，该实验属于SpuriousRewardRLVR项目，在Weights & Biases平台上进行追踪。该实验似乎是针对数学问题求解能力的强化学习训练，使用了qwen2.5_math_7b模型，并采用了DeepScaleR-RLVR方法，学习率设置为5e-7，KL散度系数为0.00。网页内容显示了评估和训练部分的多个指标面板，包括各种数学测试集（如MATH-TTT、AMC-TTT、AIME2025-TTT和AIME-TTT）在不同pass@k指标下的性能表现。训练部分还包含了pass_at_k_reward、pass_at_k_has_code等指标，以及一个名为not_code_given_reward的组合指标。这些指标可能用于评估模型在数学问题解决过程中的表现，特别是与代码生成相关的能力。

与问题相关的信息提取

从网页内容中可以提取到以下与真实标签奖励实验相关的信息：

实验名称：Ground Truth (qwen2.5_math_7b-DeepScaleR-RLVR-math-lr5e-7-kl0.00)，表明这是一个使用真实标签（Ground Truth）作为奖励信号的实验。
基础模型：qwen2.5_math_7b，这是一个专注于数学能力的7B参数量模型。
训练方法：DeepScaleR-RLVR，这可能是一种强化学习方法，专门用于处理数学问题。
训练超参数：学习率为5e-7，KL散度系数为0.00（表示对原始模型分布的约束较小）。
评估指标：网页显示了多个评估指标面板，包括：
- eval/pass_at_k_has_code_MATH-TTT@1：在MATH-TTT测试集上，生成包含代码的解答并在1次尝试中通过的比率
- eval/pass_at_k_has_code_AMC-TTT@8：在AMC-TTT测试集上，生成包含代码的解答并在8次尝试中通过的比率
- eval/pass_at_k_has_code_AIME2025-TTT@8：在AIME2025-TTT测试集上的相似指标
- eval/pass_at_k_has_code_AIME-TTT@8：在AIME-TTT测试集上的相似指标
- eval/pass_at_k_MATH-TTT@1：在MATH-TTT上不考虑是否包含代码的通过率
- eval/pass_at_k_AMC-TTT@8：在AMC-TTT上不考虑是否包含代码的通过率
训练过程指标：
- train/train/pass_at_k_reward：可能表示训练过程中基于pass@k指标计算的奖励
- train/train/pass_at_k_has_code：训练过程中生成包含代码解答的pass@k指标
- train/train/comb/not_code_given_reward：可能是一个组合指标，关于未给定代码情况下的奖励

虽然网页中显示了这些指标的面板，但没有显示具体的数值结果或与其他实验的比较数据，也没有提供统计显著性信息。要获取完整的性能数据和比较结果，需要查看这些面板的具体内容或相关的实验报告。

1. 网页内容摘要

该网页展示了一个名为"SpuriousRewardRLVR"的Weights & Biases工作空间，属于用户rx31（Rui Xin）。页面主要显示了一个MATH500 avg@1评估面板，该面板比较了5种不同奖励函数策略下的模型性能。这5种策略分别是：Random Reward、Format Reward、Incorrect Label、Majority Vote和Ground Truth，所有实验都基于qwen2.5_math_7b模型进行，并使用DeepScaleR方法，采用RLVR（强化学习与价值排序）训练方法。所有实验使用相同的学习率5e-7和KL散度参数0.00。页面左侧包含导航菜单，可以访问项目概览、工作空间、运行记录、自动化、扫描、报告和工件等功能。页面顶部显示这是Rui Xin的个人工作空间，并注明更改仅对本人可见。

2. 与探究问题相关的信息提取

从网页内容中，我可以提取到以下与MATH500 avg@1评估面板相关的信息：

评估面板标题为"MATH500 avg@1"，表明这是在MATH500数据集上的评估，使用avg@1指标（即第一次尝试的平均准确率）。
面板比较了5种不同奖励函数策略的实验结果：
- Random Reward (qwen2.5_math_7b-DeepScaleR-RLVR-random0.5-lr5e-7-kl0.00)
- Format Reward (qwen2.5_math_7b-DeepScaleR-RLVR-box_only_format-lr5e-7-kl0.00)
- Incorrect Label (qwen2.5_math_7b-DeepScaleR_mv_labeled_qwen2.5_math_7b_incorrect-RLVR-math-lr5e-7-kl0.00)
- Majority Vote (qwen2.5_math_7b-DeepScaleR_mv_labeled_qwen2.5_math_7b-RLVR-math-lr5e-7-kl0.00)
- Ground Truth (qwen2.5_math_7b-DeepScaleR-RLVR-math-lr5e-7-kl0.00)
所有实验都基于相同的基础模型qwen2.5_math_7b，使用DeepScaleR方法，并采用RLVR（强化学习与价值排序）训练方法。
所有实验使用相同的超参数：学习率为5e-7，KL散度参数为0.00。
从命名可以推断不同实验的奖励函数策略：
- Random Reward: 使用随机奖励，参数为0.5
- Format Reward: 仅基于格式的奖励（box_only_format）
- Incorrect Label: 使用不正确标签的奖励
- Majority Vote: 使用多数投票标签的奖励
- Ground Truth: 使用真实标签的奖励

然而，网页内容中没有显示具体的性能数据、误差范围或置信区间等统计显著性信息。虽然页面中应该有一个图表展示这些数据（从布局推测），但在提供的网页内容中没有包含这些图表的具体数值或可视化结果。

3. 与问题相关性最高的前10条网页链接

Random Reward (qwen2.5_math_7b-DeepScaleR-RLVR-random0.5-lr5e-7-kl0.00) - 上下文：Random Reward实验运行的详细页面
Format Reward (qwen2.5_math_7b-DeepScaleR-RLVR-box_only_format-lr5e-7-kl0.00) - 上下文：Format Reward实验运行的详细页面
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核查｜"Spurious Rewards: Rethinking Training Signals in RLVR"论文【主要发现可信，但存在方法论缺陷】

核查结果

本次核查共涉及7个核查项，其中5项可靠，2项存在问题。

可靠的内容包括：论文的基本信息、核心概念定义、主要实验发现（虚假奖励对Qwen模型有效但对其他模型无效）、"代码推理"行为的观察以及研究局限性的讨论。

存在问题的内容包括：

论文缺乏统计显著性分析，未提供实验结果的标准差、置信区间或p值，降低了结论的可靠性。
论文对核心假设（虚假奖励激活预训练表征）的理论解释不充分，未详细分析GRPO算法的剪切偏差机制。

此外，由于无法完全访问论文的代码和数据，无法全面评估其复现性。建议读者在引用该论文结论时应当谨慎，特别是关于虚假奖励有效性的泛化结论。

核查过程

原文陈述	分析	证据	证据发布时间	观点可靠性
论文基本信息：标题为"Spurious Rewards: Rethinking Training Signals in RLVR"，作者来自华盛顿大学、艾伦人工智能实验室和伯克利	论文标题、作者和机构信息在arXiv原文和GitHub仓库中得到确认	1. "Spurious Rewards: Rethinking Training Signals in RLVR\nRulin Shao1∗ Shuyue Stella Li1∗ Rui Xin1∗ Scott Geng1∗ Yiping Wang1 Sewoong Oh1 Simon Shaolei Du1 Nathan Lambert2 Sewon Min3 Ranjay Krishna1,2 Yulia Tsvetkov1 Hannaneh Hajishirzi1,2 Pang Wei Koh1,2 Luke Zettlemoyer1\n1University of Washington 2Allen Institute for Artificial Intelligence 3University of California, Berkeley"arxiv.org 2. "一篇来自华盛顿大学、艾伦人工智能实验室、伯克利的论文引爆了 AI 界。"稀土掘金 3. "Rulin Shao, Shuyue Stella Li, Rui Xin, Scott Geng, Yiping Wang, Sewoong Oh, Simon Shaolei Du, Nathan Lambert, Sewon Min, Ranjay Krishna, Yulia Tsvetkov, Hannaneh Hajishirzi, Pang Wei Koh, Luke Zettlemoyer"github.com	1. 2025-06-12 2. 2025-05-28 3. 未知（仓库创建日期）	可靠
论文核心概念："Spurious Rewards"指与正确答案相关性低、无相关性或负相关的奖励，"RLVR"指强化学习与可验证奖励	这些定义在论文摘要中得到明确说明，并在多个新闻报道中被一致引用	1. "We show that reinforcement learning with verifiable rewards (RLVR) can elicit strong mathematical reasoning in certain models even with spurious rewards that have little, no, or even negative correlation with the correct answer."arxiv.org 2. "格式奖励：仅因答案包含 \boxed {} 而给予奖励 —— 因答案包含 \boxed {} 表达式而给予奖励。此格式也是系统提供给模型的提示中指定的格式，从而提供了一种「提示遵循」的概念。\n随机奖励：完全任意的反馈 —— 字面意思：1 if (random.random () < rate) else 0\n错误奖励：故意设置错误的监督信号"稀土掘金	1. 2025-06-12 2. 2025-05-28	可靠
论文主要发现：使用虚假奖励训练Qwen2.5-Math-7B模型可提升其在MATH-500上的表现，效果接近真实奖励	该发现在论文摘要和图1中得到明确支持，具体数据在多个来源中保持一致	1. "For example, RLVR improves MATH-500 performance for Qwen2.5-Math-7B in abso- lute points by 21.4% (random reward), 13.8% (format reward), 24.1% (incorrect label), 26.0% (1-shot RL), and 27.1% (majority voting)—nearly matching the 29.1% gained with ground truth rewards."arxiv.org 2. "使用虚假奖励训练 Qwen2.5-Math-7B 模型也可以提高 MATH-500 的成绩，如果是随机奖励，成绩能提高 21%，如果是错误奖励，成绩能提升 25%（真实奖励能提升 28.8%）。"稀土掘金 3. "实验中，他们用伪奖励训练了Qwen2.5-Math-7B，在MATH-500数据集中发现：格式奖励性能提升16.4%；错误奖励提升24.6%；随机奖励提升21.4%。"今日头条	1. 2025-06-12 2. 2025-05-28 3. 2025-05-29	可靠
论文发现虚假奖励的有效性具有模型特异性，对Qwen有效但对Llama3和OLMo2无效	该发现在论文摘要和图1中得到明确支持，并在新闻报道中被一致引用	1. "However, the spurious rewards that work for Qwen often fail to yield gains with other model families like Llama3 or OLMo2."arxiv.org 2. "需要注意的是，这些奖励信号不适用于其他模型，例如 Llama3 和 OLMo2，因为它们的推理先验有所不同。"稀土掘金	1. 2025-06-12 2. 2025-05-28	可靠
论文发现Qwen2.5-Math模型的"代码推理"行为在RLVR后显著增加，从65%到90%以上	该发现在论文摘要和正文中得到明确支持，并在新闻报道中被一致引用	1. "In particular, we find code reasoning—thinking in code without actual code execution—to be a distinctive Qwen2.5-Math behavior that becomes signif- icantly more frequent after RLVR, from 65% to over 90%, even with spurious rewards."arxiv.org 2. "值得一提的是，他们还发现RLVR可以激励Qwen2.5-Math的独特行为，其在代码推理上，性能从66.7%飙升至90%+。即便是使用伪奖励，结果也是如此。"今日头条 3. "RLVR的魔法：虚假奖励训练后，Qwen的代码使用率从66.7%飙升至90%+，正确率同步暴涨！"CSDN技术社区	1. 2025-06-12 2. 2025-05-29 3. 2025-05-30	可靠
论文缺乏统计显著性分析，未提供标准差、置信区间或p值	论文主文和附录中均未提供实验结果的统计显著性指标，图表中的性能曲线经过平滑处理，但没有误差棒或置信区间	1. "论文中没有明确提供实验结果的标准差、置信区间或p值等统计显著性分析。" "图表中展示了性能曲线的平滑处理（"smoothed over window size of 10"），但没有提供误差范围或置信区间。"（从论文PDF提取的分析结果）arxiv.org	1. 2025-06-12	不可靠
论文对虚假奖励有效性的理论解释：RLVR激活了预训练表征，但确切机制尚不清楚	论文提出了假设但承认机制不明确，未详细分析GRPO算法的剪切偏差	1. "Overall, we hypothesize that, given the lack of useful reward signal, RLVR must somehow be surfacing useful reasoning representations learned during pretraining, although the exact mechanism remains a topic for future work."arxiv.org 2. "给随机分数也能学习？论文揪出"幕后推手"——GRPO算法的剪切偏差（Clipping Bias）：数学理解：传统认知：随机奖励梯度期望应为零 → 模型不该更新实际发现：剪切操作引入不对称更新，偏向模型已有行为通俗理解：算法比较保守，强化模型原本擅长的套路（如Qwen的代码推理），而非探索新方法。"CSDN技术社区 3. "论文中没有详细讨论GRPO(Generalized Reward-Penalty Optimization)算法的剪切偏差(clipping bias)分析。虽然论文提到使用GRPO进行模型微调，但没有深入分析该算法的剪切偏差问题。"（从论文PDF提取的分析结果）arxiv.org	1. 2025-06-12 2. 2025-05-30 3. 2025-06-12	不可靠

Deep Research

预备调查清单

一、待核查项列表

二、核查要点展开

三、核查行动计划

核查清单

一、已核查项

二、待核查项

三、后续行动计划

核查清单

一、已核查项

二、待核查项

三、后续行动计划

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