NVIDIA 详解 RL 技术演进：从 RLHF 到 RLVR 的 Agent 训练路径

NVIDIA 发布技术博文，系统梳理强化学习在语言模型对齐中的演进路线。文章指出 RL 正从传统的 RLHF 向基于可验证奖励的 RLVR 范式迁移，后者更适合推理与 Agent 任务场景。

RLVR 通过可编程的奖励函数替代人工反馈，使企业能在领域特定工作流中训练更精准的 Agent。NVIDIA 将其定位为面向专业 AI 的实用技术，强调 RL 正成为 Agent 训练的核心手段而非仅用于对齐。

对工程团队而言，RLVR 降低了 RL 在 Agent 场景中的落地门槛，意味着未来 Agent 框架与训练框架的边界将进一步模糊，训练与推理的协同优化将成为新课题。