强化学习（RL）作为机器学习领域的重要培训方法，承载着推动前沿人工智能模型能力提升的期望。近年来，随着算力指数级提升，特别是在可达到10^26 FLOPs（浮点运算次数）规模的硬件支持下，如何实现强化学习的真正规模化成为业界关注的焦点。简单地扩展传统多环境并行训练已显得十分复杂而低效，突破这一瓶颈，成为开发新一代更智能、更高效AI模型的关键。当前学术与工业界的进展表明，基于Web规模的下一代强化学习训练方法有望成为引领未来AI模型能力提升的主流路径。将RL与大型语言模型（LLM）结合，依托互联网海量数据的下一令牌预测任务，成为突破传统限制的创新思路。传统强化学习依赖于明确的奖励信号，需要针对特定问题设计可验证的得分系统，例如数学题目正确与否或代码单元测试通过情况。
然而，这些任务的范围有限且扩展成本巨大。非结构化文本、开放领域的任务和复杂推理解难以找到自动化的奖励器，长期以来这限制了RL在通用模型训练中的应用和规模。针对这一难题，推进基于下一令牌预测的强化学习思路，既保留了对模型输出准确性的评估，又极大拓展了应用的数据范围和多样性。此方式让模型不仅仅进行答案输出，更模拟人类“思考”轨迹，通过在推理链条中的自我检查和纠正，强化对上下文和潜在推理路径的理解，从而提升模型的推理能力和泛化效果。具体而言，模型在生成答案前，会先生成“思考”标记间的中间推理过程，然后再输出答案。强化学习基于后续答案的正确性，调整思考链中各令牌的生成概率，形成了一个结合传统预训练与RL的混合训练范式。
这种方式克服了以往单纯依靠后置奖励进行模型优化的瓶颈，降低了对人工设计奖励机制的依赖，同时利用了互联网上丰富多样的文本数据，彰显了可扩展性和通用性。过去几年，业界对于巨型预训练模型的算力投入创造了显著的性能提升案例，但预训练本身存在局限，模型对更复杂推理和真实世界复杂交互的掌握仍然有限。强化学习的引入不仅仅是增加算力的简单粗暴方法，更是为模型注入提升推理深度和策略复杂度的关键突破。通过学习“如何思考”，而非单纯“记忆数据”，模型能够更灵活应对多样任务。这也印证了近期推理模型在有限数据下通过少量强化训练快速提效的研究成果。这些成果表明，即便是有限的强化训练步骤，也能显著提升模型在专业领域问题上的表现，展现了RL高效的知识传递和能力强化潜力。
强化学习的规模化面临许多实践层面的挑战。训练过程中的推理生成令牌较多，导致单步梯度更新频次下降，传统硬件资源利用效率降低。奖励计算的复杂性和验证开销，尤其在代码执行验证等领域，成为系统瓶颈。尽管新一代超大规模服务器如NVIDIA的DGX B200已提供10^17 FLOPs级别的计算能力，相关RL训练系统还远未充分发挥这一潜力，硬件利用率与整体训练效果存在显著提升空间。因此，从软件架构设计到推理加速方案优化，再到奖励机制自动化，都成为当前重要的工程攻关方向。同时，训练环境和任务设计的多样化也不可忽视。
现阶段的可验证任务样本相对有限，未来需要构建更广泛、互补且具挑战性的训练场景，使RL模型获得更广泛适应能力和推理深度。多任务训练策略及模型融合（模型调和）等技术，将有助于利用不同训练成果的协同效应，进一步释放算力效能和模型能力。突破性的新思路是，将RL的奖励体系深度整合进基于下一令牌预测的语言模型训练，使预训练和强化训练不再割裂。既可以在大规模文本上实现无监督的推理习得，也能通过产生更合理的推理轨迹提升回答质量。这样的统一训练范式，有望放大强化学习的规模优势，避免对特定验证任务的局限依赖，最大化利用互联网数据的多样性和丰富度。该方向的早期探索如“Reinforcement Pre-Training”论文等虽尚处于初步阶段和概念验证，但为学界和工业界指出了明确的研究路径。
后续需要丰富奖励设计，改进推理生成策略，完善自我评估机制，提升训练效率，解决实际落地中的复杂工程和算力协调问题。纵观人工智能发展历程，我们进入了前人未见的算力黄金时代。利用10^26 FLOPs级算力进行RL训练，不仅需要算法创新，更离不开系统级别的突破和生态构建。结合海量互联网数据，通过基于下一令牌预测的强化学习范式，实现模型推理能力的指数级跃迁，或将成为通向通用人工智能的重要台阶。未来几年，研究者和工程师们将共同探索强化学习的最佳实践，解决奖励定义、推理节奏、数据质量等多重挑战，推动AI模型向更高智能层次发展。展望未来，强化学习和大规模语言模型的深度融合，将推动机器在复杂认知与决策领域超越人类表现。
实现10^26 FLOPs算力级别的RL规模化，不仅是技术层面的飞跃，更是人工智能进入全新阶段的标志。随着基础设施完善、理论突破和实践积累，智能模型将更加灵活而精确地模拟人类推理过程，加速智能社会的到来。
