本文提出 Logic-RL 框架,利用规则驱动的强化学习和合成逻辑谜题,成功地训练出一个 7B 模型,使其不仅在逻辑推理上表现出色,更令人惊讶的是,展现出强大的跨领域泛化能力,能够解决难度极高的数学竞赛题,揭示了强化学习在激发 LLM 涌现通用推理能力方面的巨大潜力,并反直觉地发现,有效的推理并非总是依赖于冗长的思考过程,反而能从简洁的推理路径中高效涌现。
[CL]《Logic-RL: Unleashing LLM Reasoning with Rule-Based Reinforcement Learning》T Xie, Z Gao, Q Ren, H Luo... [Microsoft Research Asia & Ubiquant] (2025)
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