10篇R1相关的研究全面汇总，万字思考！

文章主旨：

R1范式推动了大语言模型（LLM）的能力提升，开启了深度思考时代，强调数据筛选、少量高质量样本及RL算法的结合。

关键要点：

• R1范式由预训练、少量数据的SFT冷启动、强化学习（RL）对齐构成，强调“数据驱动”与“能力激活”。
• 少量高质量数据（如多样化、逻辑一致性、教学价值）在SFT和RL中效果显著，优于大量低质量数据。
• RL能够进一步提升模型能力，尤其对小规模模型效果显著，且不一定需要复杂的奖励函数设计。
• 新兴方向包括控制模型思考长度（LongCoT与Long2short）及引入自我奖励机制，推动模型的智能化与适应性。
• SFT与RL结合能够释放LLM的潜力，长短思考结合与自动调整是未来方向。

内容结构：

1. R1概述：介绍R1范式的核心流程：预训练、冷启动SFT生成数据、强化学习对齐模型，强调数据的重要性。
2. 数据筛选与质量：探讨高质量数据的标准与筛选方法（如LIMO、LIMR、LIMD），指出少量精挑细选的数据对激活Base模型能力至关重要。
3. 强化学习（RL）算法解析：比较GRPO、PPO、DPO等算法的特点与效果，强调RL的激活与提升能力，同时讨论奖励函数设计的核心作用。
4. 新范式探索：梳理R1后的新范式，包括R1-D（数据驱动）、R1-R（蒸馏与RL）、R1-2（长短思考控制），展望未来发展方向。
5. 整体视角与总结：总结R1的行业贡献与影响，强调深度思考时代的开启及LLM未来潜力。

文章总结：

R1范式带来了LLM性能与思考能力的革命性提升，数据筛选与RL结合是关键方向，未来研究将聚焦模型的自适应性与智能化发展。

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