VeRL 作为RL领域趋势最火的开源仓，值得学习。

• RLHF 利用复杂的反馈回路，结合人工评估和奖励模型来指导人工智能的学习过程。(RLHF = 人类偏好数据 + Reward Model + RL（如 PPO）, 所以RLHF是RL的一种实践方式)
• 尽管DPO相对于PPO-RHLF更直接，但是(Reinforcement Learning from Verifiable Rewards (RLVR))往往效果更好；
• 而RLVR算法在 2025年的GRPO提出后，其变种和应用范围迎来了井喷爆发。
• 本文详细介绍 PPO、GRPO以及DAPO。

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必看好文[^2]

快速调研多模态强化学习及其ai infra(verl类似)的下一步方向、技术点和与LLM RL的差异点：

• 说实话有点头大
• 多模态理解模型的主体就是LLM，LLM的RL基本半年后会迁移到多模态理解上，所以我要跟踪LLM RL的文章
• 多模态生成模型的RL偏向DPO为主的另一条路子；
• 多模态还涉及agent、具身智能，RL又有些不同；
• 文章多到看得头大。

在LLM对齐的早期探索中，研究者们建立了两种影响深远的基础范式。

1. 一种是基于强化学习的PPO，它将经典的RL框架引入LLM微调，通过复杂的系统协调实现了强大的性能；
2. 另一种是DPO，它通过深刻的理论洞见，将对齐问题转化为一个更简洁的监督学习问题，显著提升了训练的稳定性和效率。

鉴于PPO-RLHF的复杂性，研究者们开始寻求更简洁、更直接的对齐方法。直接偏好优化（Direct Preference Optimization, DPO）应运而生，它巧妙地绕过了显式的奖励建模和复杂的RL优化循环，为偏好对齐提供了一个优雅的替代方案。

这篇文章介绍DPO, 和Step-Video论文介绍了Video-DPO, 这类训练中最后通过人工标注优化的方法。

必看好文[^7]