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3.1 第一步：“非推理”监督微调 (Non-Reasoning SFT)
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前言
AI领域曾奉“大力出奇迹”为圭臬：模型参数从百亿卷至万亿，“长思维链”成提升智能的主流路径，OpenAI o系列、DeepSeek-R1等顶尖模型沿此成功。
但这条路渐显天花板：竞赛级数学题中，模型即便写万字解题步骤，也可能因一步小错满盘皆输，且难自纠。
此时微软研究院的`rStar2-Agent`研究投下“深水炸弹”，提出颠覆性观点：让AI“更聪明思考”，远比“更长时间思考”重要。
他们用140亿（14B）参数模型，在多难度基准上媲美甚至超越6710亿（671B）参数的DeepSeek-R1，且仅需64块GPU训练一周。
这不仅是“四两拨千斤”的技术胜利，更可能预示AI推理范式革命。今天我们就解析，rStar2-Agent如何让小模型学会“更聪明思考”。
一、从“纸上谈兵”到“动手实验”：智能体强化学习的威力
传统思维链（CoT）模型，像一个只会在纸上演算的学生。他可以写下长篇大论的推理过程，但缺乏与现实世界互动的能力。他无法使用计算器来验证中间结果，也无法从错误中获得即时反馈。
`rStar2-Agent` 的核心思想，就是将这个学生，变成一个能够动手做实验的“智能体”（Agent）。它不再局限于自身的“内心独白”，而是被赋予了与外部环境——一个Python编程和解释器——进行交互的能力。
这意味着，模型在解决问题时，可以：
（1）提出假设：构思一个解题步骤。
（2）动手验证：将这个步骤写成Python代码，并让解释器运行。
（3）观察反馈：如果代码运行成功，它会得到一个确切的结果；如果代码有误，它会收到一条明确的错误信息。
（4）学习调整：根据这些来自环境的、真实的反馈，来调整自己的下一步策略。
这种“提出假设-动手验证-观察反馈-学习调整”的闭环，就是所谓的智能体强化学习（Agentic Reinforcement Learning）。它让模型从一个封闭的“思考者”，变成了一个开放的“探索者”。
二、GRPO-RoC算法：在“嘈杂”的环境中学会优雅
让AI使用工具听起来很美，但实践中却有一个巨大的“坑”——环境噪声。
想象一下，一个新手程序员在解题，他写的代码可能充满语法错误和逻辑bug。Python解释器会不断返回各种错误信息。在传统的强化学习中，通常只看最终答案是否正确来给予奖励。这就导致了一个严重的问题：一个模型可能写了九次错误代码，第十次歪打正着蒙对了答案，系统依然会给它满分奖励。
这种机制，无异于在鼓励一种混乱、低效、充满“脏动作”的解题方式。模型学会的不是严谨的推理，而是“只要能蒙对，过程不重要”。
为了解决这个核心难题，微软的研究者们提出了一种极其精妙的算法——GRPO-RoC（带有正确重采样的组相对策略优化）。这个名字很长，但其核心思想——“正确重采样”（Resample-on-Correct, RoC）——却异常简洁和高效。
我们可以把它理解为一位高明的“AI教练”，它的教学方法是：
（1）超量练习与分类：首先，让模型对一个问题，生成远超常规数量的解题尝试（比如32次）。然后，将这些尝试根据最终答案的对错，分为“成功组”和“失败组”。
（2）从失败中学习“禁区”：对于“失败组”，教练会随机抽取一部分“错题案例”，让模型学习，告诉它“这些路是走不通的”，从而避免再犯。
（3）从成功中学习“品味”：这是最关键的一步！对于“成功组”，教练变得异常“挑剔”。它不会把所有答对的都当成范本，而是会根据解题过程的“质量”进行筛选。质量如何衡量？主要看两点：工具使用错误率和格式规范性。那些代码写得干净利落、工具用得精准、格式完美的“高分作文”，会有更大概率被选中，作为正面榜样来指导模型的学习。
这个算法的精髓在于，它没有去设计复杂的规则来惩罚每一种错误（这很容易被模型“钻空子”），而是通过在数据层面进行“非对称”的筛选，巧妙地提升了学习材料的质量。
它告诉模型：“不仅要答对，更要答得漂亮。”
通过这种方式，`rStar2-Agent` 不仅学会了如何解决数学问题，更在潜移默化中，成了一名更优秀的“程序员”和一个更高效的“工具使用者”。
三、反直觉的训练配方：“先学用锤子，再学造房子”
拥有了顶尖的算法，还需要高效的训练策略。`rStar2-Agent` 的训练“配方”同样与众不同，甚至有些反直觉。
3.1 第一步：“非推理”监督微调 (Non-Reasoning SFT)
在进行强化学习之前，绝大多数模型都会先进行“推理SFT”，即用大量带详细解题步骤的例子来“喂”模型，让它模仿。
`rStar2-Agent` 却反其道而行之。它的初始微调阶段，刻意避开了复杂的数学推理。这个阶段的目标只有一个：教会模型如何当一个合格的“工具人”。它只学习如何遵守指令、如何使用Python工具的接口（JSON格式）、如何规范地输出答案。
这就像教一个木匠，不是先让他看复杂的建筑图纸，而是先让他熟练掌握如何使用锤子、锯子和尺子。这种做法的好处是：
（1）避免了模型过早地固化某种冗长的、低效的推理模式。
（2）让模型初始的回答都非常简短，为后续在有限的“篇幅”内进行高效推理打下了基础。
3.2 第二步：多阶段强化学习“闯关”
在模型熟练掌握了“工具”之后，才正式进入强化学习的“实战”阶段。这个过程被设计成了三个难度递增的“关卡”：
（1）第一关（简洁训练）：将模型的最大回答长度限制在一个较短的范围（如8K token）。这会迫使模型去寻找最高效、最简洁的解题路径，而不是无限制地“长篇大论”。
（2）第二关（放宽限制）：当模型在第一关的性能达到瓶颈后，适当放宽长度限制（如12K token），让它有更多的“思考空间”去解决更复杂的问题。
（3）第三关（难题攻坚）：在最后阶段，主动筛选出那些模型仍然难以解决的“硬骨头”问题，进行集中训练，将模型的性能推向极限。
这套“先学工具，再分阶段攻坚”的训练流程，配合强大的RL基础设施（能够处理每秒4.5万次工具调用），使得整个训练过程异常高效。
四、结果：更短的推理，更高的准确率，更强的泛化
经过这番精心雕琢，14B的 `rStar2-Agent` 展现出了惊人的实力。
（1）数学能力登顶：在AIME等极具挑战性的数学竞赛基准上，它的准确率全面超越了体量是其近50倍的DeepSeek-R1以及o3-mini、Claude Opus 4.0等一众顶尖模型。
（2）推理效率更高：更难能可贵的是，它的胜利并非靠“堆字数”。在解决同样的问题时，它的平均回答长度比对手们短了数千个token。这无可辩驳地证明了，它真的学会了“更聪明地思考”。
（3）惊人的泛化能力：这也许是这项研究最令人兴奋的发现。尽管 `rStar2-Agent` 的强化学习过程完全只用了数学数据，但它学到的能力却成功地迁移到了其他领域。在GPQA科学推理基准测试上，它的性能甚至超过了专门训练过的DeepSeek-V3。
这说明，模型学到的不是孤立的数学技巧，而是一种更底层的、通用的“利用工具进行探索、验证和纠错” 的问题解决方法论。它学会了如何像一个科学家或工程师那样思考。
结语：AI进化的新路径
`rStar2-Agent` 的成功，有力地挑战了AI领域“越大越好”的传统观念。它用无可辩驳的结果证明，通过精巧的算法设计、高效的训练策略和与环境的深度交互，一个中等规模的模型，完全可以在复杂的认知任务上，实现对“巨无霸”模型的超越。
这项工作为AI的未来发展，指明了一条充满希望的新路径。未来的突破，或许不再仅仅依赖于基础模型的无限膨胀，而更多地将来自于“模型能力”与“智能体训练技术”的深度结合。
它让我们看到，AI的智慧，不仅可以蕴藏于海量的参数之中，更可以绽放于与世界的一次次巧妙互动之间。当AI学会了拿起“锤子”去敲打和感受这个世界时，它离真正的智能，或许就又近了一大步。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2508.20722
代码地址：https://github.com/microsoft/rStar
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