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[论文品读]强化学习教师的推理时扩展

2025/6/16

AI可可AI生活

LG: 我首先通过对比两种教孩子解题的方法，引出本文要讨论的AI训练思路的转变。第一种方法是题海战术加随缘奖励，效率极低，且只适用于有天赋的孩子。第二种方法是引导孩子构建通往答案的清晰路径，锻炼思维，举一反三。这篇论文的厉害之处在于它把训练 AI 的思路从暴力解题的模式切换到了优雅教学的模式。在过去，我们训练AI逻辑推理能力的方法类似于题海战术，通过强化学习让AI自己生成解题过程和答案，但这种方法依赖运气，面临探索困境，且成本高昂。更重要的是，解题天才的思维链跳跃性强，难以教导小模型。因此，论文的核心思想是训练一个知道答案后如何把解题过程讲明白的老师。我们给AI模型问题和正确答案，让其生成高质量的解题步骤或教案。评价标准包括学生是否听懂和教案本身是否逻辑清晰。学生AI看完教案后能轻松预测出正确答案，说明教案有效。这种评价体系只关心老师教的好不好，学生学的会不会。实验表明，中等大小的AI老师生成的教案比超级AI复杂处理的天才草稿效果更好。

Deep Dive

Chapters

通过教孩子解数学题的两种方式，引出论文的核心思想：训练AI模型从暴力解题转向优雅教学，重点在于构建通往答案的清晰路径，而非仅仅得到答案。

比较了两种教孩子解题的方法：题海战术和引导式教学
强调了引导式教学中构建清晰解题路径的重要性
将AI训练思路从暴力解题转向优雅教学

Shownotes Transcript

[LG] Reinforcement Learning Teachers of Test Time Scaling E Cetin, T Zhao, Y Tang [Sakana AI] 本文通过提出强化学习教师（RLTs）框架，创新性地将RL教师模型的任务设定为在已知问题和答案的前提下生成优质解释，并利用基于学生理解度的密集奖励进行训练，从而高效地生成了无需后处理的高质量蒸馏数据，不仅显著提升了下游学生模型在复杂推理任务上的性能，甚至在零样本跨领域迁移和RL冷启动方面取得了超越传统方法的反直觉成果。https://arxiv.org/abs/2506.08388

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