RLVR的核心在于使用可验证的奖励函数，这些函数通过确定性规则自动评估模型输出的正确性，提供二元奖励信号（1表示正确，0表示错误）。这种方法与RLHF形成鲜明对比，后者依赖于人类反馈或训练的奖励模型，可能引入主观性或复杂性。