RLVR 技術提升企業 SaaS 工作流的工具使用準確度
本研究探討利用強化學習與可驗證獎勵 (RLVR) 來提升大型語言模型在 Jira 和 Confluence 等複雜企業 API 環境中的表現。透過在無需人工標註的情況下對工具調用軌跡進行訓練，該方法顯著減少了靜默失敗與工具調用幻覺。
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Multilingual Reasoning Gym：14 種語言推理環境
Apple 的 Multilingual Reasoning Gym 擴展原 Reasoning Gym，能在 14 種語言生成可驗證推理問題。它包含 94 項任務的翻譯模板，由母語人士在 10 種語言驗證，並調整以確保語言自然性。此健身房保留程序化生成無限實例與可調難度，適合強化學習。
mAceReason-Math：高品質多語言數學資料集
Apple 的 mAceReason-Math 提供高品質多語言數學問題，專為可驗證獎勵強化學習 (RLVR) 設計。它解決現有資料集的英語中心偏差，提供適合當前 LLM 的難度。此資料集支援提升預訓練模型的數學與邏輯能力。
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WizardLM 發布 Mix-GRM 論文
WizardLM 發布新論文，改善生成式獎勵模型，透過結合廣度（B-CoT）和深度（D-CoT）推理，而非僅延長 CoT。Mix-GRM 框架使用 RLVR 訓練，讓模型自主選擇推理結構，以高效 token 使用達成高性能。它解決主觀與客觀評估任務的限制。
GradLoc Locates RLVR Crash Tokens
Tencent Hunyuan's GradLoc tool pinpoints gradient spikes to specific tokens in RLVR training, ending guesswork for collapses. Provides infrastructure for observable RL dynamics in high-noise systems. Open-sourced GitHub lowers engineering barriers for mechanism research.