已验证75% 置信事实精确时间
o 系列模型通过 Process Reward Model 对中间推理步骤逐一评分，而非仅依赖最终结果正确性
3
来源数
75%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/21
首次发现
来源
相关事实
待验证LLM 后训练中，模型把本应隐藏的中间推理步骤直接吐给用户，或者在 RL 奖励计算时，本该只评估最终答案的奖励模型看到了推理过程，从而扭曲优化方向。76% 相似待验证如果奖励仅针对最终结果，模型会倾向于走捷径、记忆特定场景的解法76% 相似已验证o系列模型将思维链推理与强化学习相结合，模型在给出答案前生成内部思考步骤75% 相似待验证在多跳推理场景中，每一跳的检索应当基于前一跳的结论做增量补充，决策模型可显式追踪已知信息集合以避免冗余召回73% 相似已验证奖励模型的训练可使用Bradley-Terry模型等排序学习框架，训练神经网络预测任意两个回答之间的人类偏好概率，接收(prompt, response)对并输出标量分数72% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/582130MCP
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