Minimal RLVR 训练新方案：通过 Rank-1 轨迹外推扩展 LLM 能力

Minimal RLVR 训练突破

2026 年 5 月 20 日，arXiv 发表了一篇关于 LLM 训练优化的重要论文。

核心内容

• 核心发现: 仅需极少量 RLVR 训练即可显著提升 LLM 能力
• 方法: 通过 Rank-1 轨迹外推技术实现能力扩展
• 效果: 大幅降低训练计算成本和时间

技术意义

• RLVR 训练成本一直是行业痛点
• 该方案可能使中小团队也能进行有效的 Agent 训练
• 为大模型能力扩展提供了更高效的路径

来源: arXiv
链接: http://arxiv.org/abs/2605.21468