RLVR 正在改變 AI：打造可驗證、不再幻覺的可靠系統RLVR 正在改變 AI：打造可驗證、不再幻覺的可靠系統
深入了解 RLVR 與 RLHF 的差異：兩者各自適用的情境，以及企業應如何實際應用
展望 2026 年，AI 輸出不準確已成為企業最關注、也急需解決的風險之一（McKinsey & Company，2025）。企業決策者正尋求能夠產出準確、可重現，且可依據既有商業規則進行檢核的 AI 系統。
基於可驗證回饋的強化學習（Reinforcement Learning with Verifiable Rewards, RLVR），正是一項用來解決上述問題的關鍵技術。透過可量化且可驗證的回饋機制，RLVR 能有效提升模型效能、增強穩定性，並降低「幻覺（Hallucination）」問題的發生。
本文將說明 RLVR 的核心概念，並比較其與基於人類回饋的強化學習（Reinforcement Learning with Human Feedback, RLHF）之間的差異，進一步解析兩者在不同應用場景中的最佳使用方式，協助企業打造更可靠的 AI 系統。
什麼是 RLVR？
RLVR（Reinforcement Learning with Verifiable Rewards）是一種訓練模型的方法，只有當模型輸出的結果通過程式化驗證（programmatic checks）時，才會獲得獎勵（Wen et al., 2025）。
與 RLHF（依賴人類偏好回饋）不同，RLVR 不需要人工判斷哪個答案較好，而是讓系統產生多個候選答案，並透過驗證機制（verifiers）進行檢查，再將模型優化至更容易通過驗證的行為方向。
這種基於驗證器的獎勵機制，不僅能鼓勵模型產出正確推理結果，也能同時評估最終答案與推理過程（chain of thought）。
常見的驗證機制（Verifiers）
數學與邏輯驗證
驗證數值答案是否完全符合指定格式與正確結果，僅對完全正確的答案給予獎勵。
程式碼單元測試（Unit Tests）
透過編譯與執行程式碼來驗證功能正確性，並以 pass@k 指標評估多次生成結果的成功率（Chen et al., 2021）。
JSON Schema 與欄位驗證
強制輸出符合機器可讀的結構，並檢查欄位之間的邏輯一致性，以支援下游系統整合。
連結與引用驗證
確保模型引用的資料來源可被正確解析，並能透過檢索、評論與評估來支持其論點（Asai et al., 2023）。
當驗證機制建立完成後，RLVR 能提供低變異、可擴展的回饋機制，並產出具備稽核能力的資料資產，例如測試結果、結構化規範與操作紀錄（logs）。
這些輸出能直接對應到合規審查與 KPI 評估需求（National Institute of Standards and Technology, NIST, 2023），使 AI 系統更容易被企業導入與管理。
RLHF vs RLVR：為什麼 RLVR 正在崛起
RLHF（基於人類回饋的強化學習）主要優化模型在人類偏好、語氣自然度、實用性，以及政策對齊等面向的表現（Ouyang et al., 2022）。
相較之下，RLVR 則著重於客觀正確性與格式合規性，透過自動化驗證機制，對符合條件的輸出給予獎勵，進而優化模型行為。
隨著基礎模型（foundation models）逐漸被應用於企業場景，以及具備行動能力的 AI（agentic workflows）開始進入實際部署，企業越來越偏好可量化、可重現且可擴展的評估訊號。在這樣的趨勢下，只要任務可以建立可驗證機制，RLVR 便成為更自然且更具效率的選擇。
RLVR 在主觀型商業應用場景中的價值
許多高價值的商業任務本質上具有一定的主觀性，例如撰寫客服回覆、政策摘要或內部公告，通常並不存在唯一的「正確答案」。
然而，這些任務仍然需要遵循一系列明確規範，例如：
- 必須包含特定免責聲明
- 符合語氣與品牌風格指引
- 字數限制
- 引用經核准的資料來源
- 避免使用敏感或禁止用語
RLVR 的關鍵價值，在於能將這些規範轉化為可驗證的評估條件。
例如，在客服回覆場景中，系統可以設定以下驗證規則：
- 是否包含標準免責聲明
- 是否避開敏感用語
- 是否符合字數限制
- 是否引用至少一篇相關的幫助中心文章
每一項規則都可以轉化為自動化檢查機制，只有在模型輸出同時滿足所有條件時，才會獲得獎勵，進而優化模型行為。
進一步來看，現代 RLVR 框架也開始結合較為柔性的模型評分機制（model-based scoring），用於評估開放式回答。
這使系統能同時做到：
- 嚴格執行可驗證規則
- 評估較難量化的品質指標（例如內容清晰度與覆蓋完整性）
（Su et al., 2025）
RLVR 的實務應用場景
企業已開始將 RLVR 應用於多種能直接對應商業成果的場景中：
程式碼生成
透過 RLVR 訓練的程式碼生成模型，可支援開發輔助工具產出可執行且能通過測試的程式碼，有效提升首次生成成功率，並降低開發人員的除錯時間（Le et al., 2022）。
Text-to-SQL
企業運用 RLVR 強化的 SQL 生成模型，能更可靠地回應資料分析查詢，直接產出可執行且結果正確的 SQL 指令，提升查詢成功率與分析效率（Li et al., 2024）。
可追溯問答系統
經 RLVR 訓練的 AI 助理可提供具備引用來源的回答，特別適用於合規相關流程，確保回應內容具備可追溯性與準確性（Asai et al., 2023）。
結構化資料擷取
透過 RLVR 對齊的模型，可生成符合 schema 規範的 JSON、表單資料與 API 請求格式，並能無縫整合至自動化流程中，大幅降低人工修正成本。
RLVR 對資料與標註流程的改變
在導入 RLVR 之後，資料工作的重心將從「標註人類偏好」，轉向定義與工程化「什麼才是正確」。
團隊的核心任務會轉變為建立各類驗證資產，例如：
- 黃金標準答案
- 單元測試
- 資料結構規範
- SQL 驗證機制
這些驗證機制會被整合進一套可執行的測試系統，以便在大規模運作下自動執行檢查並記錄模型行為。
同時，人類專家仍然扮演關鍵角色，負責：
- 檢視邊界案例
- 持續優化與調整驗證機制
- 將新發現的錯誤模式轉化為可驗證規則
在此基礎上，企業通常會再結合 RLHF 或監督式微調（Supervised Fine-tuning），用於優化模型的：
- 語氣與表達方式
- 內容清晰度
- 安全性與合規性
換句話說，RLVR 負責建立正確性與結構基礎，而 RLHF 則進一步強化模型的表現品質與使用體驗。
RLHF 與 RLVR 可以一起使用嗎？
在多數情況下，採用混合式方法會是最有效的策略。
RLVR 主要負責建立「不可妥協的標準」，透過測試、資料結構規範與引用驗證機制，確保模型在輸出時能：
- 持續產出正確資訊
- 符合既定格式與結構要求
而 RLHF 則進一步優化這些正確輸出的「呈現方式」，讓內容在以下面向表現更佳：
- 清晰度
- 同理性（empathy）
- 政策與規範對齊
RLVR 的資料與準備方式
在 RLVR 架構下，團隊需要提供由真實標準支撐的驗證機制，例如：
- 具備預期輸出的單元測試
- 數學或邏輯題的標準答案
- 通過 schema 驗證的資料樣本
- 預先定義的 SQL 查詢結果
這些資產會被整合成一套可重複使用的測試系統（test harness），用於大規模自動驗證模型輸出。
RLHF 的資料與準備方式
在 RLHF 架構中，團隊則需提供：
- 偏好資料集
- 評分標準
用於訓練模型更符合人類期待的表達方式與回應品質。
混合策略的價值
結合 RLVR 與 RLHF，可讓模型同時具備：
- 可驗證的正確性
- 穩定且一致的輸出品質
- 符合使用者與政策需求的表達方式
這種雙軌策略，正逐漸成為企業導入 AI 時的最佳實務。
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文獻參考
Asai, A., Wu, Z., Wang, Y., Sil, A., & Hajishirzi, H. (2023). Self-RAG: Learning to retrieve, generate, and critique through self-reflection. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2310.11511
Chen, M., Tworek, J., Jun, H., Yuan, Q., de Oliveira Pinto, H. P., Kaplan, J., Tilevich, E., Qian, S., Fedus, W., Zoph, B., Chen, Z., Luan, D., Lopes, R. G., … Sutskever, I. (2021). Evaluating large language models trained on code. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2107.03374
DeepSeek-AI, Guo, D., Yang, D., Zhang, H., Song, J., Zhang, R., Xu, R., Zhu, Q., Ma, S., Wang, P., Bi, X., … Liu, T.-Y. (2025). DeepSeek-R1: Incentivizing reasoning capability in LLMs via reinforcement learning. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.12948
Le, H., Wang, Y., Gotmare, A. D., Savarese, S., & Hoi, S. C. H. (2022). CodeRL: Mastering code generation through pretrained models and deep reinforcement learning. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2207.01780
Li, J., Hui, B., Qu, G., Yang, J., Li, B., Li, B., Wang, B., Qin, B., Geng, R., Huo, N., Zhou, X., Ma, C., Li, G., Chang, K. C.-C., Huang, F., Cheng, R., & Li, Y. (2024). Can LLM already serve as a database interface? A big bench for large-scale database grounded text-to-SQLs. Advances in Neural Information Processing Systems, 36, 42330–42357. https://bird-bench.github.io/
National Institute of Standards and Technology. (2023). Artificial intelligence risk management framework (AI RMF 1.0) (NIST AI 100-1). U.S. Department of Commerce. https://doi.org/10.6028/NIST.AI.100-1
Ouyang, L., Wu, J., Jiang, X., Almeida, D., Wainwright, C. L., Mishkin, P., Zhang, C., Agarwal, S., Slama, K., Ray, A., Schulman, J., Hilton, J., Kelton, F., Miller, L., Simens, M., Askell, A., Welinder, P., Christiano, P., Leike, J., & Lowe, R. (2022). Training language models to follow instructions with human feedback. Advances in Neural Information Processing Systems, 35.
McKinsey & Company. (2025, November 5). The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai
Su, Y., Yu, D., Song, L., Li, J., Mi, H., Tu, Z., Zhang, M., & Yu, D. (2025). Crossing the reward bridge: Expanding RL with verifiable rewards across diverse domains. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.23829
Wen, X., Liu, Z., Zheng, S., Xu, Z., Ye, S., Wu, Z., Liang, X., Wang, Y., Li, J., Miao, Z., Bian, J., & Yang, M. (2025). Reinforcement learning with verifiable rewards implicitly incentivizes correct reasoning in base LLMs. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.14245
