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本文介绍了一种增强LLM推理中科学逻辑性的方法论，包括评估标准与数据采样方法，并通过多款基座LLM在物理问题上的实验验证了其有效性。
本文详细介绍了 IBM Granite 4.1 大语言模型的技术架构与训练流程，涵盖预训练、SFT（监督微调）及 RL（强化学习）阶段。文章指出，该 8B 稠密模型在性能上超越了更大的 MoE（混合专家）模型，并提及模型以 Apache 2.0 许可证开源发布。
研究人员提出了 SPS（概率挤压引导），这是一种结合强化学习与逆强化学习的训练范式，旨在解决大语言模型推理训练中的概率挤压问题。该问题表现为概率质量过度集中于高奖励轨迹，导致探索空间受限及多样本性能（Pass@k）下降。在五个推理基准上的实验表明，该方法有效提升了模型的探索能力与 Pass@k 指标。