研究揭示RL对Qwen3推理增益主要源于后期决策
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研究揭示RL对Qwen3推理增益主要源于后期决策
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AI 综述
研究团队针对Qwen3-4B-Base模型，设计生成时间干预方法，测量各干预恢复强化学习模型增益的比例，实验在120道AIME题目上进行。研究发现，仅需在约4%的分歧token位置借用RL模型的生成结果，即可恢复90.5%的pass@1增益。进一步实验表明，强制以“Alright”开头可额外提升35%增益，且稀疏替换策略在k=256时解决了67.5%的问题。结果证实RL对推理能力的贡献主要源于后期决策选择，而非单纯开头引导或整体分布。
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最新进展10月20日 12:00
研究揭示 RL 对 Qwen3-4B 推理增益的关键来源报道时间线
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10月20日
- arXiv · NLP研究揭示 RL 对 Qwen3-4B 推理增益的关键来源
研究针对 Qwen3-4B-Base 模型发现，仅需在约 4% 的分歧 token 位置借用 RL 模型的生成结果，即可恢复 90.5% 的 pass@1 增益。 后续研究发现，强制以“Alright”开头可额外提升 35% 增益，且稀疏替换策略在 k=256 时解决了 67.5% 的问题。 结果表明，RL 模型对推理能力的贡献主要源于后期的决策选择，而非单纯的开头引导或整体分布。
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