当前训练强大的大语言模型（LLM）如同培养顶尖运动员一般，需要依赖专家（人类标注员）设计大量高质量的标注数据作为训练教材和计划。
这一过程面临几个核心挑战：设想这样一个场景——一位希望成为数学竞赛世界冠军的学生（小S），聘请了一位富有创造力的私人教练（王教练）。
两人从零开始备战却缺乏现成习题集时会如何推进？
王教练制定了独特的评估标准： 1. 出题环节：教练基于现有能力设计新题目 2. 解题环节：学生尝试用多种方法解答题目（例如重复10次） 3. 评估环节：观察学生解题表现后给予反馈——若答对率50%则视为难度适配并给予高分奖励 4. 教练进化：通过持续总结经验提升出题水平 5. 学生进化：学生通过反复练习突破性难题提升解题能力 6. 动态平衡：随着学生能力提升，教练需不断设计更具挑战性的题目触及新的能力边界 这种”你追我赶”的互动模式使双方能力同步提升，在完全脱离外部教材的情况下实现共同突破。
关键技术1——不确定性奖励机制(Uncertainty Reward)通过动态评估建立难度校准系统 关键技术2——群体相对策略优化(GRPO) 该算法同时应用于挑战者(Challenger)与解决者(Solver)模型更新过程： 以挑战者为例，在获得奖励信号后将经历以下核心步骤： 优势值计算(Advantage)构成GRPO的核心运算单元 第二阶段 挑战者进化周期(t轮) 目标在于推动挑战者模型持续增强问题生成能力 第三阶段 解决者进化周期(t轮) 同步强化解决者模型应对复杂问题的能力 第四阶段 系统迭代循环 通过持续更新数据集维持系统动态平衡 实验结果显示： 1. 题目难度持续攀升证明机制有效性：当迭代至最终阶段时,GPT-4o对生成题目解答准确率从初始59%降至45%，印证了挑战者成功构建出更具挑战性的题目序列 2. 伪标签可靠性边界显现：解决者自生成标签的真实准确率随迭代逐步下降(79%→63%)揭示了系统内在权衡——当问题难度逼近模型极限时,多数投票机制可靠性会相应降低 3. 奖励机制精准校准验证:各轮次中解决者面对同代挑战者的题目时,始终保持约50%-51.5%的稳定答对率,这直接验证了不确定性奖励成功将训练难度锁定在最优边缘区域
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