算法论文8
数学推理模型:RL胜SFT,泛化能力更强
深度学习自然语言处理
AI 摘要
研究者评估开源推理模型发现,多数模型数学成功难迁移到其他领域。微调方法中,强化学习(RL)能均衡提升能力,监督微调(SFT)使非推理任务退化,未来或融合二者优势。
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数学推理热潮下的冷思考!如何训练真正"全能"的推理模型?
论文评估20余个开源推理模型在多领域表现,发现多数模型数学成功难迁移。揭示微调方法(RL vs SFT)决定能力泛化,SFT像‘填鸭’,RL似‘思维健身’,为构建通用推理智能体提供新路径。

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