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点击上方 蓝字 关注我 本文：8800字阅读 23分钟 有这么一个情景：你让AI解决一个简单的逻辑问题，如"如果所有的A都是B，且X是A，那么X是B吗？"虽然对人类来说这是显而易见的推理，但LLM却可能给出错误答案，尤其是当问题变得更复杂，需要多步推理时。这不仅仅是学术上的好奇心，而是影响AI在医疗诊断、法律分析、金融决策等关键领域应用的实际问题。 图片由修猫创作 本文深入解析一项开创性研究——"Logic-RL: Unleashing LLM Reasoning with Rule-Based Reinforcement Learning"，该研究通过基于规则的强化学习技术显著提升了语言模型的推理能力。微软亚洲的研究团队受DeepSeek-R1成功经验的启发，利用结构化的逻辑谜题作为训练场，为模型创建了一个可以系统学习和改进推理技能的环境。 什么是"骑士与骗子"谜题？ 在深入探讨Logic-RL的方法之前，让我们先了解研
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