在没有标准答案的开放式对话中，RL 该怎么做？
多轮对话是大模型最典型的开放任务：高频、多轮、强情境依赖，且"好回复"因人而异。
然而，当用 RL 去优化大模型在真实交互中的"情商"时，RLVR 一度陷入"三大困境"：
环境困境
真实对话是多轮、动态且高度个性化的。如何构建一个既真实、多样，又可供模型自由探索（rollout）的交互环境？
奖励困境
"高情商"没有标准答案。如何将用户主观满意度转化为稳定、可优化的长期奖励？
训练困境
如何在 LLM 上实现稳定、高效的多轮在线 RL 训练？
腾讯混元数字人团队提出的RLVER ( Reinforcement Learning with Verifiable Emotion Rewawards ) 框架指出了一个方向：
让一个稳定、高质量的用户模拟器，同时扮演"交互环境"和"奖励来源"的双重角色，成功将 RLVR 引入多轮对话，为大模型在开放域 RL 上训练提供了有效、可扩展的新解法。
经过 RLVER 训练的 Qwen2.5-7B 模型，在情感对话基准 Sentient-Benchmark 上的得分从 13.3 跃升至 79.2，表现与 GPT-4o、Gemini 2.5 Pro 等顶级商用模型相当。
模型现已开源，链接可见文末。
RLVER：为"情商"这一开放问题，构建有效的 RL 闭环
传统对话优化，要么依赖静态数据，要么依赖昂贵的人工标注。
而 RLVER 提出了一种新路径：以"环境 + 奖励"一体化的用户模拟器为核心，巧妙地解决了上述三大挑战。
模拟器即环境：创造一个"活"的对话世界
RLVER 团队认识到，真正的"高情商"是千人千面的，因此，RLVER 构建的用户模拟器不只是一个简单的对话机器人。
它拥有多样的用户画像和用户交互场景（不同的用户性格、对话背景、潜在需求），能模拟出海量真实、多变的用户。
每个用户独立、动态地和模型交互，根据模型的回复实时更新自身的情绪状态，并给出个性化的回复。
这为模型提供了一个可以无限探索、充满真实感和多样性的在线学习环境，同时避免 reward hacking。
模拟器即奖励：一个可信的"用户感受评分系统"
"情商"的评价，本质是用户主观体验，但这种主观体验要如何变成稳定、可优化的奖励？
RLVER 基于 SAGE 框架，通过显式、可复现的推理过程，模拟用户在每一轮对话后的情绪变化。
对话结束后，累积的"心情总分"便成为奖励信号，直接驱动 PPO/GRPO 算法优化模型。
这一设计摆脱了"黑盒打分器"，将"用户满意度"显式建模成逻辑可控的奖励函数，使训练过程更加稳定、透明、可信。
全局奖励优化：从单轮反馈到"全局情绪轨迹"优化
不同于逐句反馈的方式，RLVER 关注整个对话的情绪变化趋势，仅以最终"情绪总分"作为奖励，引导模型优化长周期策略。
只有真正理解用户意图、维持用户情绪长期走高，模型才能获得更高的总奖励。这鼓励模型跳出局部最优，学会更具延展性和策略性的社交对话行为。
核心成果：7B 模型比肩"巨头旗舰"
更重要的是，模型在数学、代码等通用能力上几乎没有衰退，成功避免了"灾难性遗忘"。
此外，RLVER 对模型行为风格的影响也非常显著：模型从"解题型风格"迁移到"情绪型风格"，思路不再是"问题怎么解决"，而是"我能理解你的感受"。
深度洞察：从思考到行动
在 RLVER 的训练实践过程中，研究团队还得到了一些充满启发性的发现。
洞察一："思考式" v.s. "反应式"模型——通往"共情"的两种路径
RLVER 引入了显式的 think-then-say 提示模板，要求模型在每轮回复前先进行情绪分析、策略推理，再生成最终回应。通过对比带 / 不带"思考"的模型，研究团队观察到两条通向"共情"的截然不同路径：
"思考式模型"：走向"深度理解"
显式思考链促使模型在生成前进行推理，显著提升两项核心能力：
问题洞察力：识别用户情绪背后的真实动因与潜在需求；
共情表达与验证：精准捕捉并反馈深层情绪，让用户"感到被理解"。
这类模型更像是"灵魂知己"：擅长安静倾听、准确回应，用语言建立深层情感连接。
"反应式模型"：走向"快速行动"
相比之下，未引导思考的模型直接生成回应，尽管在洞察和共情维度上略逊一筹，却自发发展出"行动导向"的补偿策略：
快速判断用户困境，提供具体、可执行的建议，或个性化行动邀请；
以"实用性"弥补情感理解上的不足，形成"行动派伙伴"的角色定位。
这一对比揭示了在开放复杂任务下 RL 训练的有趣现象：模型在能力受限时，会自发寻找策略性的"补偿路径"，而 RLVER 提供的多样化、多策略兼容的训练环境，正是促成这种多样行为演化的关键土壤。
洞察二：PPO vs. GRPO ——稳定增长还是能力突破？
在优化算法上，RLVER 团队也得出了实用结论：
GRPO：倾向于带来更稳定、均衡的能力增长。
PPO：则更能将模型在特定维度（如共情深度、核心洞察）的能力推向更高上限。
这引出一个有趣的策略思考：对于"情商"这类多维度的复杂能力，当模型各方面都达到"合格线"后，是继续做"六边形战士"，还是集中打造一两个"杀手锏"维度的长板？
在文章的实验结果中，后者带来了更优的综合表现。
洞察三：环境和奖励的风格影响——严师未必出高徒
在 RLVER 框架中，用户模拟器同时扮演"训练环境"与"奖励模型"的双重角色。因此，它的风格——即"用户接受度"与反馈方式——对模型学习路径具有直接影响。
一个自然的追问是：要求更严格的用户，会训练出更强的模型吗？
实验给出的答案是：并非越难越好。
RLVER 团队构建了两类用户模拟器：
Vanilla 版：情绪外露、反馈积极，接受度较高；
Challenging 版：情绪内敛、反馈克制，对回应质量要求极高。
在相同初始模型下分别进行训练与测试后，RLVER 团队发现：
太难的环境，不利于模型早期成长
虽然 Challenging 模拟器在设计上更真实，但它反馈含蓄、容错率低，使得模型在训练早期难以试错探索多样策略，也难以获得正向激励。这会导致 RL 训练陷入"无反馈→无学习→崩溃"的恶性循环。
相反，Vanilla 模拟器的反馈机制相对包容和积极，更利于模型在训练初期的策略探索与能力积累，形成稳定的共情表达习惯。
策略启示：在强化学习优化开放任务（如"情商"）时，训练环境不应一味"设难"，而应强调"成长曲线"设计。"严师出高徒"的前提，是学生已经能听懂教诲。
而在能力尚浅的早期，温和、可学的"陪练型用户"反而更能助力模型成长为真正的共情者。
带思考的模型，更"抗打击"
一个附加的有趣发现是：在 Challenging 环境下，带有显式"思考结构"的模型显著更鲁棒：
虽然整体分数有所下降，但仍保持在可用水平；
而不带思考结构的模型则几乎完全崩溃，得分低至 19.8。
这表明，显式推理能力能够缓冲稀疏奖励带来的训练不稳定性。即使缺乏清晰反馈，模型也可以借助"内在分析"挖掘用户需求信号，从而保持一定的适应性。
前期工作：
论文地址：https://arxiv.org/abs/2507.03112
项目代码：https://github.com/Tencent/digitalhuman/tree/main/RLVER
开源模型：https://huggingface.co/RLVER
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