近日，微软研究院与清华大学、北京大学合作开发的奖励推理模型（Reward Reasoning Models，RRMs）正式发布。该模型通过显式推理过程动态分配计算资源，显著改善复杂任务的评估效果。RRMs基于Qwen2模型，采用Transformer-decoder架构，将奖励建模转化为文本补全任务，实现对复杂查询的精细分析。
传统奖励模型在测试时统一分配计算资源，难以满足多样化需求。RRMs引入“思维链”推理机制，根据任务复杂性自适应调整计算资源投入。研究团队利用RewardBench库进行系统评估，结果显示RRM-32B在推理类别中达到98.6%的准确率，远超同类模型。此外，RRMs支持多响应评估，并通过ELO评分和淘汰赛机制优化资源利用率，在后训练反馈和最佳N推理中表现优异。
随着模型规模扩大，RRMs展现出更强的推理能力和更高的准确性，为复杂任务提供了高效解决方案。
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