AI大模型多领域推理研究 核心观点 - AI大模型在数学、编程和逻辑推理领域的跨领域协同训练显著提升整体性能，三领域联合训练使模型平均性能达到56.57，优于双领域组合[3][18][24] - 可验证强化学习（RLVR）技术通过定制化奖励策略和课程学习优化，展现出在多领域推理中的潜力，但需解决领域间冲突和模板一致性问题[6][21][23] 领域协同效应 - **数学与逻辑谜题的协同**：数学训练使Base模型在CountDown任务准确率提升75个百分点，同时逻辑谜题训练可迁移提升数学能力[10][15] - **代码训练的跨域泛化**：Instruct模型在代码训练后展现更强跨域能力，HumanEval任务准确率达82.93，而Base模型在域外任务性能下降[12][16] - **三领域联合优势**：Math+Code+Puzzle组合避免单领域性能塌陷，Math任务表现达49.72，Code任务达75.06，优于多数双领域组合[16][18] 训练方法与优化 - **奖励设计差异化**：二元奖励在简单任务KK上最优（准确率99.14），而复杂任务LPB需格式奖励或重缩放奖励[26] - **课程学习策略**：Policy Refresh策略使模型在6PPL阶段准确率达97.43，最终达99.71，超越标准课程学习的97.29[23][29] - **模板一致性关键**：不匹配模板导致CountDown准确率从19.36暴跌至0，R1模板下Base模型平均性能达47.84[21][24] 数据与模型表现 - **数据集规模**：实验使用Math（20k）、Code（12k）、Puzzle（7.8k）数据，采用二进制和比例奖励策略[8] - **性能对比**：Instruct模型在KK数据集准确率99.14，Zebra任务达36.20；Base模型数学单领域训练后CountDown准确率76.61[11][15] - **语言影响**：中文训练模型性能低于英文，显示语言敏感性[6]