一、文章主要内容总结该研究针对大型推理模型（LRMs）在强化学习（RL）训练中仅依赖最终结果正确性奖励，导致内部推理存在过度思考、思考不足、冗余思考和无序思考等缺陷的问题，提出了自重写（self-rewriting）框架。核心思路是将模型自我重写机制融入RL后训练流程（基于GRPO算法）：仅对模型已完全掌握的“简单样本”（正确率100%）进行推理文本重写，保留核心观点的同时优化表达质量，再让模型从自身重写后的推理中学习；通过批量编译重写与常规生成任务，将计算开销控制在约10%，兼顾扩展性与效率。实验验证方面，在数学推理、科学推理、逻辑推理等多类任务及不同参数规模（1.7B/4B/8B）的Qwen3模型上开展测试，结果显示：该方法在无需明确长度优化指令的情况下，实现了准确率提升（平均+0.6）与推理长度大幅缩短（平均-46%），且在LLM-as-a-judge评估中，内部推理质量得分显著提高（平均+7.2），有效缓解了四类推理缺陷；同时，在线RL形式的自重写框架在跨任务泛化性上优于离线RL方法，能更合理地适配不同任务的推理长度需求。二、文章创新点提出自重写框架，聚焦内部推理质量优化：不同于现有仅关注推理长度控制或最终正确率的方法，首次将模型自我重写融入RL后训练，针对性解决过度/不足/冗余/无序思考等内部缺陷，通过生成式自我监督提升推理过程的连贯性、简洁性与准确性。选择性重写策略，兼容原有RL流程：仅对100%正确的“简单样本”进行重写，既避免干扰复杂样本的正确率优化，又充分利用