推理模型使用强化学习 (RL) 通过从试错中学习来改进决策。这些模型与环境交互，采取行动，并以奖励或惩罚的形式接收反馈。随着时间的推移，它们优化自己的行为以最大化累积奖励。例如，一个负责解决难题的推理模型可能会尝试不同的移动序列，因为更快地解决难题而获得奖励，并根据哪些行动导致更高的奖励来调整其策略。诸如 Q-learning 或策略梯度之类的 RL 算法使模型能够平衡探索（尝试新策略）和利用（使用已知的有效策略）来完善其推理过程。
一个具体的例子是训练一个模型来玩像国际象棋这样的策略游戏。该模型从随机移动开始，但会因将对手将死或捕获棋子而获得积极奖励。使用 RL，它学会优先考虑导致更高长期奖励的移动，即使这些移动涉及短期牺牲。另一个例子是机器人导航：学习导航迷宫的机器人会因到达目标而获得奖励，并因碰撞而受到惩罚。RL 框架允许模型通过将行动与结果相关联来迭代更新其策略——例如将传感器输入映射到运动命令的神经网络。当显式规则或标记数据集不可用时，这种方法特别有用，因为模型直接从经验中学习。
然而，将 RL 应用于推理模型面临挑战。稀疏奖励——即有意义的反馈很少——会减缓学习速度。例如，解决复杂数学问题的模型可能仅在得到正确的最终答案后才会收到奖励，这使得难以识别哪些中间步骤是有用的。诸如奖励塑造（为子目标提供中间奖励）或使用actor-critic 架构（将策略优化与价值估计相结合）之类的技术有助于解决此问题。此外，RL 训练可能在计算上很昂贵，需要多次迭代。开发人员经常使用模拟环境或课程学习（逐渐增加任务难度）来提高效率。尽管存在这些障碍，RL 仍然是构建能够动态适应复杂现实场景的推理模型的强大工具。