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本文探讨价值模型在大型语言模型（LLM）强化学习中的核心作用，指出当前架构在信用分配上的粗粒度与静态性缺陷。为突破瓶颈，研究提出生成式Critic方法——通过引入显式推理机制、策略感知能力及稳健的两阶段训练范式，重构LLM强化学习中的信用分配逻辑。该方法强调细粒度信用分配的必要性与可行性，显著提升策略优化的准确性与泛化性。