LLM自我博弈终极指南！从RL新范式到Pass@1突破，看这篇就够了！

近年来，大型语言模型（LLM）在复杂推理任务上取得了长足进步，这其中，基于可验证奖励的强化学习（Reinforcement Learning with Verifiable Rewards, RLVR） 扮演了关键角色。想象一下，你教一个学生解数学题，每做对一题就给一颗糖（奖励）。传统的RLVR方法就像这样：模型（学生）通过不断尝试生成答案，并根据答案是否正确（可验证的奖励）来调整自己的行为（模型参数）。这种方法能有效提升模型第一次尝试就做对（Pass@1） 的概率。

然而，研究者们很快发现了一个问题：为了更快更多地拿到“糖”，模型会倾向于死记硬背那些曾经得过高分的解题路径，变得越来越“保守”和“缺乏创意”。这导致模型输出的多样性（在RL中常用“政策熵”来衡量） 急剧下降。虽然Pass@1提高了，但当要求模型多次尝试以求解更难的题目时（即评估Pass@k，k>1），其表现却停滞不前。因为模型失去了探索新方法、新思路的能力，而Pass@k才更能代表一个模型推理能力的真正上限。

• 论文：Beyond Pass@1: Self-Play with Variational Problem Synthesis Sustains RLVR
• 链接：https://arxiv.org/pdf/2508.14029

这篇Beyond Pass@1论文，正是为了解决这一核心矛盾。它提出了一种名为 SVS（Self-play with Variational problem Synthesis） 的创新策略。简单来说，SVS让模型自己扮演“老师”的角色：它不仅解题，还会根据自己的正确解法自动合成新的、多样化的“练习题”（变分问题），然后自己再去解这些新题。最关键的是，这些新题和原题答案一致，无需人工重新标注答案。这就形成了一个强大的自我提升循环，既能持续生成多样化的训练数据以防止“熵崩溃”，又能不断挑战和扩展模型自身的推理边界。

实验结果表明，SVS不仅能大幅提升Pass@1，更能带来Pass@k的显著飞跃，在极具挑战性的竞赛级数学基准（如AIME）上，Pass@32绝对提升了超过18个百分点，效果惊人。接下来，我们将深入解读这项研究是如何实现的。

问题深析：RLVR中的熵-性能权衡

要理解SVS的价值，我们首先得看清标准RLVR训练的核心痛点。

政策熵可以通俗地理解为模型输出的“不确定性”或“多样性”。熵值高，意味着模型对于同一个问题能给出多种多样、可能都正确的解法；熵值低，则意味着模型只会“机械地”重复一两种它认为最稳妥的解法。在强化学习中，一定的探索（高熵）对于发现更优策略至关重要。

然而，标准RLVR训练在一个固定的、有限的问题集上进行。这就像让学生反复刷同一本习题集。为了获得奖励（做对题），学生（模型）会很快记住特定题目的“标准答案”，并不断重复它。这使得政策熵在训练过程中持续下降，这种现象被称为 “熵崩溃”。

熵崩溃带来两个严重后果：

1. Pass@k性能无法提升：模型不再探索新的、可能更高效的解题路径，因此当k很大时（例如要求尝试32次），其最高性能被限制在了一个较低的水平。
2. Pass@1性能最终停滞：由于缺乏探索，模型也无法进一步发现和巩固那些能细微提升第一次尝试成功率的优化策略，导致Pass@1很快遇到瓶颈。

在不同数据策略下，政策熵和Pass@32随训练步骤的变化

直觉上，解决之道在于增加训练数据的多样性。如果每一轮训练都是新题，模型就无法靠记忆取胜，必须持续动脑思考，从而维持探索和高熵状态。但现实是，为RLVR收集大量带精确答案的高质量难题成本极高。现有的一些数据增强方法，如用另一个LLM对原题进行paraphrasing（改写），也存在问题：改写可能引入语义错误，且多样性有限，因为它们通常严重依赖于原题的表述。

因此，理想的RLVR数据增强方法需要满足：迭代更新、答案精确、与模型当前能力相匹配。这正是SVS瞄准的目标。

SVS框架详解

SVS的核心思想是建立一个自我博弈（Self-play） 的循环，让模型自己为自己生成高质量的训练数据。

SVS训练迭代的数据流程图

总体框架：在每一次训练迭代中，SVS会构建一个包含三部分数据的训练缓冲区：

1. 原始问题求解数据：模型尝试解决原始训练集中的问题。
2. 变分问题合成数据：模型根据自己解对的原题，生成新的变分问题。
3. 合成问题求解数据：模型再去解决自己刚生成的这些变分问题。

接下来，我们拆解这三个核心步骤。

a. 核心步骤一：原始问题求解与挑战性问题识别

模型从原始训练集 𝒟 中采样一个问题x（附带正确答案a）。对于每个问题，模型生成G个解{y₁, y₂, …, yG}。每个解的奖励Rc由最终提取的答案是否匹配a来决定（正确为1，错误为0）。

这里，是指示函数，Extract(·)是从推理轨迹中提取最终答案的函数。 SVS会过滤掉那些全部解对或全部解错的问题（因为它们的优势函数会退化为0，无法提供有效的梯度信号）。然后，它特别关注那些部分解对、部分解错的问题，即挑战性问题。这些问题的组准确率Acc(x)被控制在一个区间内（例如12.5%到50%），太简单的（Acc=100%）和太难的（Acc=0%）都被排除。这确保了数据增强的力量能精准地用在模型能力的“瓶颈”和“前沿”上。

b. 核心步骤二：基于正确解法的变分问题合成

这是SVS最具创新性的一步。对于一个被识别出的挑战性问题x，模型利用自己生成的正确解法yᵢ作为上下文，来合成一组Gᵥ个变分问题{𝑥̂ᵢʲ}。 其背后的逻辑是：一个正确的解法yᵢ，必然包含了理解和解构原题x所需的全部信息。因此，以yᵢ为蓝本，模型可以生成在表述方式、结构顺序、具体数字上发生变化，但核心语义和最终答案保持不变的新问题。这就好比一个学生用自己的话把一道应用题重新叙述了一遍，但题目的本质和答案没变。

最关键的优势在于：由于变分问题源自原题的正确解法，它们天然地共享原题的正确答案a。这完美解决了数据增强中“答案标注”的难题，无需任何额外的人工或计算成本。

c. 核心步骤三：合成问题求解与奖励机制

生成了变分问题{𝑥̂ᵢʲ}后，模型要像解原题一样去解它们，生成一组解{𝑦̂ₖ}，并再次使用原题的答案a来评判正确性，计算奖励Rc(𝑦̂ₖ, a)。

奖励塑造策略：确保合成问题的有效性如果仅仅用“模型能否解出该变分问题”作为合成步骤的奖励（Rᵥ），模型会学会“作弊”：它可能在合成的问题中嵌入过多提示，甚至直接包含答案，使得问题变得极其简单。

为了防止这种情况，SVS采用了一种更聪明的奖励塑造策略。它要求合成的问题必须对模型自身而言难度适中——既不能太难（无人能做），也不能太简单（人人都会）。只有当解决该变分问题的组准确率落在某个区间内时，合成行为才会获得正奖励。

通过一个具体例子，直观展示了从一个挑战性问题、其正确解法、合成出的变分问题，以及基于难度区间的奖励塑造策略是如何工作的。

这有效地鼓励模型生成多样、可验证、且具有适当挑战性的新问题，从而保证自我提升循环的可持续性和高效性。

d. 训练数据构成与策略更新

最终，训练缓冲区B包含了三类数据：

1. (x, yᵢ, Rc(yᵢ, a)) ：原始问题求解。
2. (yᵢ, 𝑥̂ᵢʲ, Rᵥ(𝑥̂ᵢʲ)) ：变分问题合成（学习从解法反推问题）。
3. (𝑥̂ᵢʲ, 𝑦̂ₖ, Rc(𝑦̂ₖ, a)) ：合成问题求解。

利用这个丰富的缓冲区，模型通过GRPO（Group Relative Policy Optimization） 算法进行策略更新。

这里有两个关键公式：
1. Group-Relative Advantage Calculation:

这个公式计算每个token的优势度。 是第i个回答的奖励， 和 是同一组（G个）回答奖励的均值和标准差。它的核心思想是： 在一个小组内，奖励高于平均水平的回答被认为是“好”的，其生成路径应该被加强；低于平均水平的则是“差”的，其路径应该被减弱。这是一种无需额外价值网络的高效优势估计方法。

2. GRPO Optimization Objective:

这个目标函数稍复杂，它主要做两件事：

• 前半部分 (min-clip term)：确保策略更新是稳定的。θ是新旧策略生成某个token的概率比。Clip操作将其限制在εε范围内，防止单步更新过大破坏策略。
• 后半部分 (-β KL term)：防止新策略πθ偏离初始的参考策略π太远，保留模型原有的语言能力和知识，避免“奖励黑客”或性能崩溃。

通过联合优化解决问题和合成问题这两大任务，模型学会了解决给定问题、为自己生成有挑战性的新问题、并解决这些自生成的问题，形成了一个强大的自我改进闭环。

实验设置与主要结果

模型与数据集：研究在3B, 8B, 32B不同规模的模型（Qwen2.5, LLaMA-3.1）上验证SVS。训练数据集主要使用MATH-12k，为了挑战更高级的推理，32B模型还在DAPO-17k（一个竞赛级难题数据集）上进行了训练。

评估基准：涵盖了从基础到顶尖的12个数学推理基准，包括GSM8K、MATH-500、AMC、AIME、Beyond-AIME等，全面评估模型的普适性和顶尖能力。评估指标重点是Pass@1和Pass@32。

核心结果表

主实验结果：

1. SVS显著提升Pass@1和Pass@k：如图1和表1所示，在竞赛级基准上，标准RLVR的Pass@32性能很快 plateau（停滞不前），而SVS则能持续提升，最终取得巨大优势。
2. SVS在所有设置下均有效：如表2所示，无论模型大小是3B、8B还是32B，无论是在MATH-12k还是DAPO-17k上训练，SVS策略 consistently（一致地）击败标准RLVR，平均带来约2.5% - 3%的绝对性能提升。这表明SVS具有很强的泛化性和鲁棒性。

不同规模模型在多个主流推理基准上的Pass@1性能

深入分析：SVS为何有效

a. 政策熵的稳定维持

标准RLVR和SVS在训练过程中政策熵的变化轨迹

这是SVS能持续提升性能的直接证据。SVS通过在线数据扩充，不断地给模型“喂”新的、多样化的自生成问题，迫使模型持续进行探索，从而避免了“熵崩溃”。稳定的熵意味着稳定的探索，为Pass@k的提升提供了基础。

b. 推理边界的有效拓展

在AIME和MATH-500基准上，将k从1逐渐 scaling 到1024时，初始模型、标准RLVR和SVS的Pass@k曲线变化

分析这些曲线能得出深刻结论：

• 在竞赛级AIME问题上：SVS在所有k值上都显著优于RLVR和初始模型，说明其能力边界得到了真正的扩展。
• 在MATH-500上：标准RLVR在k值较小时（<100）优于初始模型，但当k很大时，反而被初始模型反超。这印证了RLVR牺牲多样性（探索能力）换取效率（Exploitation）的代价。而SVS则始终优于两者，证明了其生成的多样性是高质量且有效的，带来了更鲁棒和泛化的推理能力。

c. 向通用任务的泛化能力

评估模型在经过数学RLVR训练后，在MMLU-Pro、ARC-C等通用问答和代码基准上的表现

一个令人惊喜的发现是：专注于数学推理训练的SVS，不仅没有像标准RLVR那样导致通用能力下降，反而在多项通用任务上超越了初始模型。这表明，学习“如何合成问题”这一逆任务，可能促进了模型对语言和逻辑更深刻、更通用的理解，起到了防止过拟合、增强泛化能力的作用。

结论

本文提出的SVS策略，巧妙地通过自我博弈和变分问题合成，解决了RLVR训练中多样性衰退和性能瓶颈的核心难题。它的核心贡献在于：

1. 方法：开创了一种纯自我改进的在线数据增强范式，利用模型自身的正确解法合成高质量、答案无误的变分问题，无需任何外部数据或标注。
2. 性能：实验证明SVS能稳定维持政策熵，显著提升Pass@k性能，尤其是在竞赛级难题上实现了巨大飞跃，真正拓展了模型的推理能力边界。
3. 泛化：方法适用于不同规模的模型和数据集，并能将收益部分泛化到通用任务上，显示了其良好的通用性和鲁棒性。

但是，目前SVS的合成主要局限于数学推理领域。未来工作可以探索其在其他需要严谨推理的领域（如代码、逻辑、物理）的应用。此外，如何进一步优化合成问题的质量和多样性，以及与不同RL算法更深入的结合，都是值得探索的方向。

总之，SVS为LLM的可持续自我进化提供了一条富有前景的新路径，标志着我们从单纯“教模型做题”向“让模型学会为自己出题并做题”迈进了一步。

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