清华大学的ReST-RL范式通过整合强化自训练（ReST-GRPO）和价值模型辅助解码（VM-MCTS），显著提升了大语言模型（LLM）在复杂代码推理任务中的能力。这一突破不仅有效解决了现有强化学习方法在训练效率和数据成本方面的挑战，更预示着LLM在软件工程、AI Agent自主性以及通用推理能力方面取得质的飞跃，为构建更可靠、更智能的AI系统铺平了道路。