强化学习预训练（Reinforcement Pre-Training, RPT）作为大语言模型（LLM）与强化学习（RL）协同进化的前沿技术，提出了一种革命性的规模化训练范式。该技术通过创新性地利用海量文本数据进行通用强化学习预训练，在提升模型预测下一标记准确率方面取得显著突破。研究表明，RPT不仅使大模型在基础语言任务上的表现提升超过15%，更重要的是构建了可迁移至各类下游任务的强化学习基础架构。这种预训练方法突破了传统监督学习的局限性，为后续的强化微调（RLHF）提供了更稳定的初始参数空间，有望解决当前AI系统在复杂决策任务中泛化能力不足的核心痛点。Meta、DeepMind等机构已开始将该技术应用于多模态智能体开发，预示着下一代通用人工智能的重要技术路径。