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在ACL 2025会议上，大型语言模型（LLM）的进程级奖励模型（PRMs）所面临的信任问题成为讨论焦点。与会专家指出，尽管PRMs在优化模型输出方面展现出潜力，但其在复杂推理任务中的可靠性仍存疑。为应对这一挑战，PRMBench评估标准的推出不仅标志着技术评估体系的升级，也提醒业界需重新审视PRMs的实际能力。研究者强调，推动PRMs在复杂推理场景中的细粒度错误检测能力，将是提升其可信度的关键方向。