文章从面试官视角指出，大模型项目中强化学习的真正价值不是使用PPO/DPO/GRPO等算法，而是解决SFT+RAG无法攻克的输出质量排序、价值偏好和幻觉抑制问题。通过引入具有推理能力的Reward Model(RM-R1)，将人类偏好判断显式建模，再用GRPO在群体层面进行策略优化，使模型在判断"更好回答"上更像真人。工业级项目的关键在于解决真实问题，而非堆砌算法名词。
这段时间，在咨询过程中，我发现一个很有意思的现象，几乎每个做过大模型项目的同学，简历上都会写：
- 用了 PPO / DPO / GRPO
- 做过 RLHF
- 训练过 Reward Model
看起来都很“对”，也很“潮”，但我只要顺着问一句：
你这个 RL，是在解决什么真实问题？
或者换个更狠一点的问题：
如果不用 RL，只靠 SFT 和 prompt，你这个问题到底解不解决得了？
很多人就开始往算法名词上绕了，这恰恰是**项目是否“工业级”**的分水岭。
今天这篇，我就结合我们训练营里面的一个项目，站在面试官视角，把这个问题拆清楚。
一、面试官真正关心的，从来不是“你用了什么算法”
先说一句很现实的话。
在 2025、2026 年这个时间点，“会不会用 PPO / GRPO”已经不是加分项了。
因为：
- 会抄脚本的人太多
- 会跑通 demo 的人也不少
- 但真正知道“为什么非用不可”的人极少
所以面试官问你 RL 项目，本质不是考算法细节，而是在确认一件事：
你是不是遇到了SFT 解决不了的问题，才不得不用 RL？
我们这个项目的切入点，恰恰就在这里。
二、SFT + RAG 到底卡在了哪里？
在这个项目之前，模型已经完成了两件事：
- 用 SFT 学会“怎么回答问题”
- 用 RAG 学会“去哪找知识”
从功能上看，它已经是一个能干活的 Agent / 客服模型了。
但一上线，问题就开始暴露：
- 同一个问题，生成多个答案，质量差异巨大
- 有的回答正确但很生硬，有的很礼貌但啰嗦
- 在复杂 RAG 场景下，偶发幻觉，拼错信息
- 模型无法判断“哪个回答更好”
这里有个非常关键的认知分界线：SFT 只能教模型“像人说话”，但教不会模型“像好人一样判断”。
因为 SFT 的监督信号是token 级别的模仿，而不是结果级别的偏好判断。
你 prompt 再怎么写，本质还是在“规定句式”，而不是在“塑造价值”。
这一步，必须换武器。
三、为什么一定要引入 Reward Model？
所以我们引入的第一个核心组件，不是 GRPO，而是Reward Model（RM）。
你可以把 RM 理解成一句话：
把人类那套“看答案好不好的感觉”，变成模型能计算的分数。
在这个项目里，RM 扮演了两个工业级角色：
第一，它是质检模型（Check Model），用来在多个候选答案中，自动筛选更优结果。
第二，它是RL 训练时的环境反馈，决定策略模型“往哪个方向变得更像人”。
没有 RM，RL 根本无从谈起。
四、那为什么不是普通 Reward Model，而是 RM-R1？
这就是这个项目真正拉开差距的地方。
传统 Reward Model 最大的问题只有两个字：黑盒。
- Scalar RM：只给分，不解释
- 普通 GenRM：理由不稳定，说服力弱
而 RM-R1 做了一件非常重要的事：
把“打分”这件事，本身变成一个推理任务。
也就是Reasoning Reward Model（ReasRM）路线。
五、Chain-of-Rubrics，解决的到底是什么问题？
RM-R1 的核心机制不是“想得更久”，而是想得更对。
它在评判前，先做三件事：
- 判断这是 Chat 任务还是 Reasoning 任务
- 针对任务，自生成评价维度（Rubrics）
- 按维度逐项分析，再给最终结论
比如在客服 / 对话场景中：
- 共情能力
- 信息准确性
- 解决问题效率
- 风格自然度
这些维度不是人工写死的，而是模型在推理过程中生成的。
这一步的工程意义非常重要：
奖励信号不再是“模糊的好坏”，而是可解释、可审计的判断过程。
这直接缓解了 RL 中最难搞的一个问题：reward hacking。
六、为什么要用 GRPO，而不是 PPO / DPO
这个问题，面试官非常爱问。
你可以用一句非常干净的话回答：
因为我们要学的不是“好 or 坏”，而是“更好 vs 最好”。
在这个项目中：
- 同一个 prompt，会生成一组回答
- RM-R1 会对这一组进行排序
- GRPO 在组内做相对优化
相比 PPO 的“和自己比”，GRPO 的信息密度更高，也更稳定。
而 DPO 更适合提前有明确偏好对的数据，这个项目的场景并不满足。
七、面试官真正想听到的总结性回答
如果你在面试中，只能说一段话，我建议你这样收尾：
这个项目不是为了“用 RL”，而是因为 SFT + RAG 已经无法解决输出质量排序、价值偏好和幻觉抑制的问题。
我们通过引入具备推理能力的 Reward Model，把人类的偏好判断显式建模出来，再用 GRPO 在群体层面进行策略优化。
最终模型不只是回答更像人，而是在判断什么是“更好回答”这件事上，更像一个有经验的真人客服。
说到这里，面试官基本就懂了：你不是在堆算法名词，你是在解决真实世界的问题。
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