突破舒适区：面向RLVR的高效策略引导探索框架NudgeRL

强化学习与可验证奖励范式面临探索效率瓶颈。为此，研究团队提出NudgeRL框架，其核心是"策略助推"技术，通过为每次策略采样注入轻量级策略级上下文，引导模型产生多样化推理轨迹，无需依赖昂贵的外部监督。该框架进一步提出一个统一目标，将奖励分解为上下文间与上下文内组件，并通过蒸馏目标将有效行为迁移回基础策略。在五个高难度数学基准测试中，NudgeRL的表现优于标准GRPO方法，其效果相当于后者使用高达8倍采样预算的结果，且平均表现超过了依赖特权信息的Oracle引导基线，证明了结构化探索的高效性与可扩展性。