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（由多段落组成）： 近年来，随着大模型在推理能力上的飞速进步，强化学习（RL）尤其是可验证奖励强化学习（RLVR），已成为提升模型数学、编程和逻辑推理能力的关键技术。然而，一个长期困扰研究者的现象是：为何RL训练能带来显著性能飞跃，却只对极少数参数产生明显改动？这一“高收益、低参数变化”的悖论，在Meta前核心成员田渊栋及其团队的最新论文中得到了深入剖析。 该研究聚焦于RLVR训练过程中的参数更新机制，揭示了表面稀疏性背后的深层规律。通过对Qwen系列、DeepSeek-R1-Distill-Qwen等多个开源模型进行长达3000...