别再研究过时的RL了！2025年大模型最火的6种强化学习算法全预测，错过再等十年！

1. PPO (Proximal Policy Optimization)

核心标签：经典基石 / 稳定性之王 / RL入门必修

• 一句话介绍：虽然是2017年提出的经典算法，但在2025年依然是许多通用任务的默认首选。它就像是自动驾驶里的“定速巡航”，不求最快，但求最稳，保证训练过程不崩溃。
• 通俗原理：想象你在教AI骑自行车。传统的强化学习可能因为一次摔倒就彻底不敢骑了（策略更新步幅过大）。PPO通过一个“裁剪（Clip）”机制，强制AI每次只能微调自己的动作习惯，不能大幅度修改。这种“小步快跑”的策略，保证了学习过程的下限，极大地减少了训练失败的概率。
• 优点：
• 极度稳定：对超参数不敏感，不需要复杂的调参就能跑通。
• 通用性强：从机器人控制到早期的RLHF（如ChatGPT早期版本），适用范围极广。
• 缺点：
• 内存占用高：需要同时维护策略网络（Actor）和价值网络（Critic）。
• 在大模型时代略显笨重：面对千亿参数的LLM，PPO的显存消耗和计算效率逐渐成为瓶颈。
• **2025现状：**依然是中小型模型和非LLM控制任务的霸主，但在大规模语言模型训练中逐渐被GRPO等更轻量级算法取代。

2. GRPO (Group Relative Policy Optimization)

核心标签：DeepSeek同款 / 显存优化 / 高效推理

• 一句话介绍：DeepSeek-R1背后的核心算法。它摒弃了庞大的“裁判员（Critic模型）”，通过组内对比，用更少的显存训练出逻辑推理能力更强的模型。
• 通俗原理：PPO需要一个专门的“老师”模型来打分（Critic），这非常占用显存。GRPO的做法是：给同一个题目，让AI生成一组（比如8个）不同的答案。然后把这组答案放在一起比较，比平均水平好的给予奖励，比平均水平差的给予惩罚。这种“组内相对排名”的方法，不需要额外的模型参数，直接节省了约一半的显存资源。
• 优点：
• 显著节省显存：移除了Critic模型，同样的硬件条件下能训练参数量更大的模型。
• 无需训练价值函数：简化了训练流程，避免了因Critic拟合不佳导致的训练震荡。
• 缺点：
• 依赖采样多样性：如果生成的答案高度趋同，缺乏对比度，训练效果会大打折扣。
• 2025现状：大语言模型（特别是推理类模型）训练的主流选择，是个人开发者和中小实验室复现SOTA效果的核心工具。

3. GSPO (Group Sequence Policy Optimization)

核心标签：序列级优化 / 长文本利器 / MoE模型适配

• 一句话介绍：针对GRPO的进阶优化版。它不再局限于关注单个Token的优劣，而是强调文本整体序列的流畅度，特别适合训练MoE（混合专家）架构的超大模型。
• 通俗原理：之前的算法（如GRPO）有时会过于微观地关注某个词用得是否准确。GSPO认为，文本生成应看重整体逻辑（Sequence-level）。它通过一种新的数学加权方法，根据整个序列生成的概率来动态调整学习力度。这就像修改作文，不是盯着错别字改，而是着重调整段落结构和整体逻辑。
• 优点：
• 方差更小，训练更稳：解决了GRPO在某些极端分布下的不稳定性。
• 对MoE模型极其友好：完美适配2025年主流的混合专家模型架构（如Qwen3等）。
• 缺点：
• 实现稍复杂：数学推导和代码实现相比GRPO更为繁琐。
• **2025现状：**正在成为追求极致性能的头部大厂的新宠，特别是在长文本生成和复杂逻辑任务上表现优异。

4. DAPO (Decoupled Clip and Dynamic Sampling)

核心标签：工业级优化 / 动态采样 / 大规模训练系统

• **一句话介绍：**它是GRPO的“工业化改良版”。通过解耦裁剪机制和动态数据采样，专治大模型训练中的“偷懒”和“死记硬背”问题。
• **通俗原理：**大模型训练容易出现两个极端：要么这一批数据太简单，AI全做对了学不到东西；要么为了防止改动太大，把有用的更新也给限制了。DAPO主要做了两点改进：

1. Clip-Higher：允许AI在置信度高的方向上适当增大更新步幅。
2. 动态采样：实时监控训练数据，自动过滤掉太简单的题（全对）和太难的题（全错），只保留那些位于“最近发展区”的样本，最大化训练效率。

• 优点：
• 训练效率极高：避免无效计算，将算力集中在有效样本上。
• 工程属性强：依托于verl等开源框架，非常适合工程落地。
• 缺点：
• 对数据管道要求高：需要具备动态筛选数据的能力，对底层架构有一定要求。
• **2025现状：**工程落地首选，特别是当算力资源有限（如仅有少量GPU集群）但需要冲击数学竞赛等高难度榜单时。

5. BAPO (Balanced Policy Optimization)

核心标签：Off-Policy / 平衡机制 / 旧数据利用

• **一句话介绍：**它解决了强化学习中的“数据利用率”问题。即便利用历史旧策略产生的数据（Off-Policy），也能通过动态平衡机制，保证模型学得又快又好。
• 通俗原理：在训练中，负面反馈往往比正面反馈多，这会导致模型变得保守，输出的多样性（熵）下降。BAPO引入了一种自适应裁剪机制，动态调整对正面样本和负面样本的接纳程度，强行平衡两者的影响力，从而保护了模型的探索欲望和创造力。
• 优点：
• 样本效率高：能高效利用旧策略数据，大幅提升数据性价比。
• 防止模型坍塌：有效缓解了RL训练中常见的熵崩塌（模型只会输出重复内容）问题。
• 缺点：
• 超参调节：引入了新的平衡参数，需要一定的调试经验。
• **2025现状：**在需要频繁利用历史数据进行离线强化学习的场景中表现卓越。

6. ARPO (Agentic Reinforced Policy Optimization)

核心标签：Agent专用 / 工具调用 / 多轮对话

• **一句话介绍：专门为AI Agent（智能体）**设计的算法。它不仅优化AI的语言生成，更专注于优化AI在多轮对话中对工具（搜索、代码解释器等）的调用策略。
• 通俗原理：普通的RL算法通常将整个对话视为一个整体进行奖励。但在Agent场景下，AI可能第一步选错工具，导致后续步骤无效。ARPO通过监测熵值，识别出AI“犹豫不决”的关键步骤（如调用工具前），并在这些关键节点强制进行多次试错采样（Branch Sampling），重点突破难点，而非盲目地从头生成到尾。
• 优点：
• Agent能力特化：在工具调用（Tool Use）和复杂推理任务上优于传统算法。
• 节省Token：相比于GRPO的全程多次采样，ARPO只在关键节点多次采样，大幅降低Token消耗。
• 缺点：
• 场景受限：专门针对多轮推理和工具调用场景，纯文本聊天任务收益有限。
• **2025现状：**构建复杂AI Agent系统（如自动写代码、自动科研助手）的首选算法。

总结对比

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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