OpenSIR用自博弈提升数学推理
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OpenSIR用自博弈提升数学推理
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AI 综述
OpenSIR提出开放式自博弈框架，让单一LLM在不使用外部训练数据的情况下，通过“出题者”和“解题者”角色交替提升数学推理能力。OpenSIR称，该流程完全无监督，依靠难度与多样性推动持续改进。 具体而言，Teacher生成概念不同、难度适中的新题并存入题库，Student逐步采样多个解答；系统结合新颖性、难度、多样性和多数采样正确性计算奖励，并据此迭代更新模型。
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最新进展10月28日 09:46
OpenSIR 自博弈框架：LLM 无需外部训练数据提升数学推理能力报道时间线
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10月28日
- AGI HuntOpenSIR 自博弈框架：LLM 无需外部训练数据提升数学推理能力
OpenSIR 提出开放式自博弈框架，使单一 LLM 在不依赖任何外部训练数据的情况下，通过“出题者”与“解题者”角色交替提升数学推理能力。Teacher 生成概念不同、难度适中的新题存入 Problem Pool，Student 逐步采样多个解答；系统以新颖性、难度、多样性和多数采样正确性构成综合奖励，完全无监督地迭代更新模型。
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