混合数学编程逻辑数据，一次性提升AI多领域强化学习能力 | 上海AI Lab

上海AI Lab的OpenDataLab团队通过大规模实验系统研究了可验证强化学习（RLVR）在数学、编程和逻辑谜题多领域推理中的表现。研究发现，三领域联合训练使模型整体平均性能达56.57，显著优于双领域组合。逻辑与数学能力相互促进，而指令微调（Instruct）模型具备更强的代码跨领域泛化能力。研究还指出，训练与评估Template需保持一致，否则性能可能大幅下降；课程学习中引入Policy Refresh策略可提升稳定性与准确率；奖励机制应根据任务难度调整。此外，RLVR对语言敏感，中文训练效果弱于英文。研究为构建更强大、鲁棒的AI推理模型提供了多维度的关键发现。
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