让大模型真正”思考”：Reinforcement Pre-Training（RPT）论文解读与实践大语言模型（LLMs）一直是人工智能发展的核心驱动力，其预训练阶段通常依赖于海量的文本语料进行 next-token prediction（下一个 token 预测）。虽然这种方式训练出的模型表现优秀，但它本质上更像是“模式记忆”而非真正的“推理”。近期，微软和北大、清华联合提出的 Reinforcement Pre-Training（RPT）范式为我们带来了新的视角：让大模型在预测每一个 token 时，先思考，再决定。