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　　这篇论文探讨了基于规则的强化学习（RL）如何提升大型语言模型（LLM）的高级推理能力。通过在程序生成的逻辑谜题上训练并强制执行结构化思考，即使是较小的模型也能开发出可转移的问题解决策略。研究引入了多层次奖励系统，包括格式、答案、推理一致性和反思奖励，以引导模型形成严谨的推理过程。实验结果表明，这种方法不仅提高了模型在逻辑任务上的性能，还在数学问题解决、代码调试等领域展现出显著的泛化能力。此外，该方法在较小模型上实现了与大模型相当甚至更优的推理表现，为资源受限环境下的高效推理提供了新途径。

　　通过利用受控的逻辑谜题、精心设计的奖励系统和改进的REINFORCE++算法，研究人员已经使模型能够开发出基于规则的强化学习正在为可以进行深刻而透明推理的LLM铺平道路。通过利用受控的逻辑谜题、精心设计的奖励系统和改进的REINFORCE++算法，研究人员已经使模型能够开发出可转移到各种现实世界任务的高级推理策略。这种方法不仅提升了模型在原始训练任务上的表现，更重要的是培养了一种通用的推理能力，使模型能够在完全不同的领域展示出增强的问题解决能力。

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