AI大模型多领域推理能力研究 核心观点 - AI大模型在数学、编程和逻辑推理等多领域协同训练中展现出显著性能提升，跨领域知识迁移和协同效应成为关键突破点 [1][3] - 三领域联合训练（Math+Code+Puzzle）实现整体平均性能56.57，优于任何双领域组合 [3][26][31] - 强化学习技术（RLVR）结合定制化奖励策略和课程学习等方法，可显著提升模型鲁棒性和泛化能力 [6][9][33][36] 多领域评估框架 - 构建涵盖数学（Math）、编程（Code）和逻辑谜题（Puzzle）三大类数据的评估体系，采用Qwen2.5-7B系列模型进行实验 [3][14] - 数据规模：数学领域含DeepScaleR（10k）和CountDown（10k），代码领域含CodeR1-12k（12k），谜题领域含KK（5.4k）和LPB（2.4k） [18] - 奖励机制设计采用二元0-1、比例0-1等差异化方案 [18][35] 单领域训练表现 - 数学领域：Base模型在CountDown任务准确率提升75个百分点，但过度优化可能削弱代码能力 [20] - 代码领域：Instruct模型展现更强跨域泛化能力，Base模型在域外任务普遍下降 [21] - 谜题领域：Instruct模型在KK数据集准确率达99.14，Zebra任务得分提升至36.20，且训练效果可迁移至数学任务 [22] 跨领域协同效应 - Math+Puzzle组合使数学任务表现提升至49.72（单领域47.48），Code任务在添加Puzzle或Math数据后均获提升 [25] - Puzzle+Code组合实现平均最大19.39提升，但Math+Puzzle会显著降低Code表现 [25] - 三领域联合训练避免性能塌陷，确保各任务均衡发展 [26][31] 关键技术发现 - Template一致性：Base模型使用匹配模板时平均性能达47.84，不匹配时CountDown准确率从19.36暴跌至0 [29][31] - 课程学习：Policy Refresh策略使模型在6PPL阶段达97.43准确率，最终达99.71 [33][36] - 奖励设计：二元奖励在简单任务（KK）最优，复杂任务（LPB）需格式奖励或重缩放奖励 [35][37] - 语言敏感性：中文训练模型性能低于英文训练模型 [13] 未来研究方向 - 建议拓展Science、General Reasoning等新领域数据分类，探索Llama、DeepSeek等模型适配性 [39] - 强调数据多样性对模型能力的根本性影响，需深入研究数据与RLVR的关联机制 [39]