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云云
管理员
快手团队复现DeepSeek-R1强化学习框架！宝子们！AI领域又有新动态啦～快手Kwaipilot团队最近成功复现了DeepSeek-R1强化学习框架，还带来了优化版SRPO框架，在数学推理和代码生成领域实现效率与性能双提升，一起看看他们的「解题思路」吧～
🌟【跨领域训练的「拦路虎」】
在数学和代码的混合训练中，传统方法遇到了不少挑战呢～数学题需要层层推导的「长思维链」，代码题却讲究简洁高效的「短平快」，两者混在一起训练就像「让不同画风的选手组队参赛」，容易互相干扰。而且训练数据里很多简单题会让模型「躺平」，奖励机制失效，导致模型进步缓慢，怎么办呢？
🛠️【SRPO的「解题秘籍」：分阶段+重采样】
快手团队想出了「分阶段引导+数据清洗」的组合策略～首先用数学难题「单练」模型，让它专注培养「反思回溯」能力，比如反复检查推导步骤、尝试不同解法。这个阶段模型的响应长度从500字直接涨到2500字，妥妥的「深度推理选手」！
等模型打好数学基础后，再加入代码数据「组队训练」。神奇的是，模型居然能把数学推导和代码验证结合起来，先手动推导公式，再自动生成Python代码跑结果，就像我们做题时用计算器验算一样，超智能！
另外，团队还优化了数据筛选逻辑，把训练中「全对」或「全错」的无效样本过滤掉，只保留「有对有错」的「争议题」，让模型在解题分歧中找提升空间。这招超有效，梯度更新效率直接提升3倍，训练后期奖励方差保持在20%以上，模型再也不「摆烂」啦～
📊【实测数据：效率与实力的双重惊喜】
在数学推理测试AIME24中，SRPO-Qwen-32B得分达到50，比DeepSeek-R1-Zero的45分提升显著，而训练步数仅为其十分之一，仅需10万步即可完成训练！在代码生成测试LiveCodeBench中，SRPO得分41.6，同样超越前者的39分。更厉害的是，模型在数学题中能输出「论文级推导」，代码生成也符合工程规范，跨领域能力超均衡～
🎁【开源福利：一键解锁「别人家的模型」】
可以在Hugging Face直接下载SRPO-Qwen-32B模型，论文里还详细解析了SRPO框架的技术细节，甚至提供了数据处理工具，包括数学和代码混合数据集的去噪脚本和难度分级指南！
🌟【未来展望：更广阔的AI应用场景】
快手团队下一步计划超值得期待！他们打算把图像理解纳入训练，实现「图文结合推理」，比如分析图表数据；还会开发动态奖励机制，让模型根据任务难度自动调整策略。
🌟【跨领域训练的「拦路虎」】
在数学和代码的混合训练中，传统方法遇到了不少挑战呢～数学题需要层层推导的「长思维链」，代码题却讲究简洁高效的「短平快」，两者混在一起训练就像「让不同画风的选手组队参赛」，容易互相干扰。而且训练数据里很多简单题会让模型「躺平」，奖励机制失效，导致模型进步缓慢，怎么办呢？
🛠️【SRPO的「解题秘籍」：分阶段+重采样】
快手团队想出了「分阶段引导+数据清洗」的组合策略～首先用数学难题「单练」模型，让它专注培养「反思回溯」能力，比如反复检查推导步骤、尝试不同解法。这个阶段模型的响应长度从500字直接涨到2500字，妥妥的「深度推理选手」！
等模型打好数学基础后，再加入代码数据「组队训练」。神奇的是，模型居然能把数学推导和代码验证结合起来，先手动推导公式，再自动生成Python代码跑结果，就像我们做题时用计算器验算一样，超智能！
另外，团队还优化了数据筛选逻辑，把训练中「全对」或「全错」的无效样本过滤掉，只保留「有对有错」的「争议题」，让模型在解题分歧中找提升空间。这招超有效，梯度更新效率直接提升3倍，训练后期奖励方差保持在20%以上，模型再也不「摆烂」啦～
📊【实测数据：效率与实力的双重惊喜】
在数学推理测试AIME24中，SRPO-Qwen-32B得分达到50，比DeepSeek-R1-Zero的45分提升显著，而训练步数仅为其十分之一，仅需10万步即可完成训练！在代码生成测试LiveCodeBench中，SRPO得分41.6，同样超越前者的39分。更厉害的是，模型在数学题中能输出「论文级推导」，代码生成也符合工程规范，跨领域能力超均衡～
🎁【开源福利：一键解锁「别人家的模型」】
可以在Hugging Face直接下载SRPO-Qwen-32B模型，论文里还详细解析了SRPO框架的技术细节，甚至提供了数据处理工具，包括数学和代码混合数据集的去噪脚本和难度分级指南！
🌟【未来展望：更广阔的AI应用场景】
快手团队下一步计划超值得期待！他们打算把图像理解纳入训练，实现「图文结合推理」，比如分析图表数据；还会开发动态奖励机制，让模型根据任务难度自动调整策略。
2025-05-07
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