探索与利用：通过剪裁、熵和虚假奖励重新思考RLVR

这篇文章可能讨论了一篇关于具有价值表示的强化学习 (RLVR) 的研究论文。它侧重于探索-利用困境，这是 RL 中的一个核心挑战，并提出了使用剪裁、熵正则化和解决虚假奖励的新技术来提高 RLVR 性能。来源是 ArXiv 表明这是一篇预印本，表明正在进行的研究。

• •解决了 RLVR 中的探索-利用权衡问题。
• •提出了剪裁和熵正则化等新技术。
• •侧重于减轻虚假奖励的影响。
• •可能旨在提高 RLVR 算法的性能和鲁棒性。