这项由香港中文大学的明瑞、吴昊原团队与华为诺亚方舟实验室、ChatEDA科技公司合作完成的研究，发表于2025年9月的arXiv预印本平台（论文编号：arXiv:2509.26313v1）。对于关心人工智能发展的普通读者来说，这项研究解决了一个听起来很技术但实际影响深远的问题：如何让AI更好地学习和泛化知识。

当我们教孩子学习时，有两种不同的方式。第一种是让孩子反复抄写标准答案，这就像传统的监督微调方法，孩子能够完美复制，但遇到新问题时往往不知所措。第二种是让孩子在实际练习中摸索，从错误中学习，这就像强化学习，虽然过程曲折，但孩子最终能举一反三。研究团队发现，第二种方法之所以更有效，关键在于孩子是在"真实练习"中学习，而不是只从固定的教材中死记硬背。

基于这个洞察，研究团队开发了一种名为"单词汇滚动"的新训练方法。这种方法巧妙地将两种学习方式的优点结合起来，既保持了第一种方法的高效性，又获得了第二种方法的泛化能力。核心创新在于将AI生成每个词汇的过程都视作一次完整的学习机会，而不是等到生成完整句子后再进行评估。

研究团队在数学推理、代码生成和通用推理等多个领域进行了广泛实验，使用了Qwen2.5-3B、Qwen2.5-7B、Qwen3-4B和Qwen3-8B等多个先进模型。实验结果显示，新方法在所有测试中都表现出色，不仅在专业领域表现更好，在其他领域也保持了良好的通用能力。这项研究为AI训练领域提供了新的思路，证明了"边练边学"的训练方式确实能让AI变得更聪明。

一、AI学习的两难困境：专精与通用的平衡

要理解这项研究的价值，我们需要先了解当前AI训练面临的一个根本性挑战。设想你正在培养一个学徒，你有两种教学方法可以选择。

第一种方法是传统的师傅带徒弟模式。你收集了大量专家的工作范例，让学徒反复模仿这些标准作品。这种方法被称为监督微调，就像让学生反复抄写优秀作文一样。学徒很快就能制作出外观精美的作品，完全符合既定标准。然而，当面对从未见过的新情况时，学徒往往束手无策，因为他只学会了模仿，而没有真正理解创作的原理。

第二种方法是让学徒在实际工作中摸索学习。你不直接给他标准答案，而是让他尝试不同方案，然后根据结果的好坏给予奖励或惩罚。这种方法被称为强化学习，就像让孩子通过试错来学会骑自行车。虽然过程缓慢且曲折，但学徒最终能够灵活应对各种新情况，举一反三地解决问题。

在人工智能训练领域，这两种方法的差异更加明显。监督微调虽然训练速度快，但AI往往只会"背书"，缺乏真正的理解和创新能力。强化学习虽然能培养AI的泛化能力，但训练过程极其耗时，需要大量的计算资源来生成和评估完整的文本。

研究团队通过深入分析发现，两种方法的根本区别不仅仅在于奖励机制，更在于数据的性质。监督微调使用的是静态的、预先收集的专家示例，这些数据与AI当前的能力状态可能存在差距。而强化学习使用的是动态的、由AI当前策略生成的数据，这些数据更贴合AI的实际学习状态。

这个发现具有重要意义。过去研究者们主要关注如何设计更好的损失函数或奖励机制，但忽略了数据本身的特性。就像一个厨师专注于调整调料配比，却没有注意到食材的新鲜程度一样。研究团队意识到，要想获得强化学习的泛化优势，关键是要让AI在学习过程中接触到与其当前能力水平相匹配的"新鲜"数据。

这个洞察为解决AI训练的两难困境指明了方向：既要保持监督微调的高效性，又要获得强化学习的泛化能力。问题的核心不是在两种方法中选择其一，而是要找到一种方法，能够在监督学习的框架内模拟出强化学习的动态数据特性。

二、突破性方案：将每个词汇变成学习机会

面对传统训练方法的局限性，研究团队提出了一个颇具创新性的解决方案。他们将注意力从整句话的生成转移到每个词汇的选择上，将AI生成文本的过程重新定义为一系列独立的决策任务。

这种思路转变就像将电影制作从关注整部影片的效果，转变为精心打磨每一个镜头。在传统方法中，AI需要生成完整的句子或段落后才能获得反馈，这就像演员要演完整场戏才知道导演的评价。而新方法让AI在生成每个词汇时都能获得即时反馈，就像导演在拍摄每个镜头时就给出指导意见。

具体来说，当AI要生成下一个词汇时，新方法不是直接选择概率最高的词汇，而是进行一次"小型实验"。AI会从其当前的词汇分布中随机抽取多个候选词汇，就像一个厨师在调味时会尝试几种不同的搭配方案。然后，通过将这些候选词汇与标准答案中的正确词汇进行比较，AI能够立即知道哪些选择是好的，哪些是需要避免的。

这个过程被形象地称为"单词汇滚动"，因为它在每个词汇位置都进行一次"滚动尝试"。就像玩掷骰子游戏一样，AI在每个位置都"掷"出几个候选词汇，然后根据游戏规则（即与正确答案的匹配程度）来调整自己的策略。

更巧妙的是，这种方法将静态的训练数据转化为动态的学习信号。原本固定不变的标准答案现在成为了评判AI当前选择质量的实时标准。AI不再是被动地模仿静态样本，而是主动地从自己的选择中学习。这就像学生不再只是抄写标准答案，而是在每次练习时都会尝试几种不同的解法，然后通过对比标准答案来改进自己的思路。

为了鼓励AI探索更多可能性，研究团队还引入了"温度调节"机制。就像调节水温一样，通过提高"温度"参数，AI在选择候选词汇时会更加大胆，不仅考虑最可能的选项，还会尝试一些相对不太可能但可能有用的选项。这种设计确保AI能够充分探索词汇空间，而不是总是选择最安全的选项。

奖励机制的设计也很有趣。当AI的候选词汇与正确答案匹配时，会获得满分奖励。当候选词汇不匹配时，会获得一个略微负面的小惩罚。这种设计既鼓励AI找到正确答案，又让它学会避免明显错误的选择。就像训练宠物一样，正确行为得到奖励，错误行为得到温和的纠正。

通过这种方法，AI在每个词汇位置都经历了一次完整的"学习-反馈-调整"循环。累积起来，整个文本生成过程变成了数百次微小但有效的学习机会。这种密集的学习体验让AI能够更深入地理解语言模式，而不仅仅是记住固定的句式。

三、方法的技术实现：化繁为简的工程智慧

将理论转化为实际可行的技术方案，研究团队展现了化繁为简的工程智慧。他们的方法建立在经典的策略梯度理论基础上，但通过巧妙的简化和适应，将原本复杂的强化学习过程转变为高效的词汇级操作。

传统的策略梯度方法需要考虑整个文本序列的长期回报，这就像一个投资者需要评估一项投资在未来数年的整体收益。而新方法将这个复杂的长期评估问题转化为一系列简单的即时评判。每个词汇位置都被视为一个独立的"微型投资决策"，AI只需要判断这个词汇选择的即时价值，而不需要考虑复杂的长期影响。

在具体实现中，研究团队设计了一个精巧的采样和评估流程。当AI面临词汇选择时，系统会从AI的当前概率分布中抽取256个候选词汇。这个数量既保证了足够的探索空间，又控制在计算可承受的范围内。就像一个品酒师在品鉴时会选择有代表性的样品数量，既要全面又要高效。

候选词汇的评估采用了简单而有效的二元奖励机制。如果候选词汇与标准答案匹配，获得+1的奖励。如果不匹配，则获得-0.1的小幅惩罚。这种看似简单的设计实际上蕴含着深刻的学习原理。正面奖励鼓励AI强化正确的选择模式，而适度的负面惩罚帮助AI学会区分和避免错误选项，但又不会过度惩罚探索行为。

损失函数的设计体现了研究团队的深厚功力。他们将蒙特卡洛估计与策略梯度巧妙结合，创造了一个既简单又有效的目标函数。该函数由两部分组成：第一部分类似于传统的监督学习损失，但权重由正确词汇的采样频率动态调整；第二部分则对错误的候选词汇施加惩罚，权重由预设的惩罚系数控制。

这种设计的妙处在于其自适应性。当AI的策略较差时，正确词汇被采样的频率较低，相应的学习信号也较弱，这防止了过度拟合。当AI的策略改善时，正确词汇被采样的频率增加，学习信号也随之增强，形成正向反馈循环。这就像一个自动调节的教学系统，会根据学生的掌握程度自动调整教学强度。

为了处理实际训练中的各种技术细节，研究团队还引入了停梯度操作和温度缩放等技术手段。停梯度操作确保奖励信号被视为常数，防止了不必要的梯度传播。温度缩放则在保持原始策略不变的同时，为探索提供了合适的随机性。这些技术细节虽然看似微小，但对最终效果至关重要。

计算复杂度的控制也体现了研究团队的实用主义理念。相比于传统强化学习需要生成完整文本序列，新方法只需要在每个位置进行有限次数的词汇采样。这将计算开销从序列级别降低到词汇级别，大大提高了训练效率。整个过程就像将一个需要处理整本书的任务分解为处理单个词汇的小任务，既保持了处理质量，又显著提升了处理速度。

四、与现有方法的深度对比：站在巨人肩膀上的创新

为了更好地理解新方法的价值，研究团队进行了详细的对比分析，特别是与同期提出的动态微调方法的比较。这种对比就像在汽车工业中比较不同的发动机设计，既要看性能指标，也要理解设计理念的差异。

动态微调方法的核心思想是识别并纠正传统监督微调中存在的数学问题。研究者发现，标准的监督微调在计算梯度时隐含着一个problematic的逆概率加权项，这会导致训练不稳定。为了解决这个问题，动态微调方法提出用模型自身的概率来重新加权损失函数，从而消除这种不稳定性。

新提出的单词汇滚动方法可以被视为动态微调的一般化形式。当研究团队将惩罚参数β设置为0时，新方法在数学上等价于动态微调。这种等价性并非巧合，而是反映了两种方法在本质上都试图用模型当前的概率分布来指导学习过程。但是，新方法通过引入额外的惩罚项，提供了更丰富的学习信号。

这种设计差异就像两个厨师都在改进同一道菜的做法。动态微调方法专注于纠正调料配比的问题，确保味道平衡。而新方法不仅纠正了配比问题，还添加了额外的调味元素，让菜品更有层次感。具体来说，新方法通过对错误选择的惩罚，教会AI主动避免不良选择，而不仅仅是强化正确选择。

实验数据清楚地显示了这种改进的价值。在所有测试的模型和任务中，完整的新方法（β=-0.1）都比简化版本（β=0，等价于动态微调）表现更好。这种一致性的改进表明，对负样本的显式建模确实为AI提供了更有效的学习信号。

从计算效率的角度看，新方法也展现出明显优势。传统的强化学习方法需要生成完整的文本序列，然后对整个序列进行评估。这个过程就像制作一整套家具后才能评判质量，效率低下且浪费资源。相比之下，新方法在每个词汇位置就能获得反馈，就像在制作每个零件时就能检查质量，既提高了效率，又改善了最终产品的质量。

在与其他改进监督微调的方法对比中，新方法也显示出独特的优势。许多现有方法主要关注损失函数的修改或正则化项的添加，本质上仍在静态数据的框架内工作。而新方法从数据的角度出发，将静态的训练样本转化为动态的学习信号，这种视角转换带来了根本性的改进。

更重要的是，新方法保持了良好的通用性和可扩展性。它不依赖于特定的模型架构或任务类型，可以很容易地应用到不同的语言模型和应用场景中。这种通用性使得新方法不仅是一个技术改进，更是一个可以广泛应用的训练范式。

五、实验设计：严谨的科学验证

为了全面验证新方法的有效性，研究团队设计了一套严谨而全面的实验方案。他们的实验设计就像一个精心策划的产品测试，既要确保测试的公平性，又要覆盖各种实际使用场景。

实验数据的选择体现了研究团队的深思熟虑。他们使用了OpenR1-Math-220k数据集，这是一个包含22万个数学问题及其详细推理过程的高质量数据集。这些推理轨迹由DeepSeek R1模型生成，代表了当前AI在数学推理方面的先进水平。为了在有限的计算资源下进行充分的实验，研究团队随机选择了5000个样本作为训练集，并确保这些样本的长度分布均匀，避免了数据偏差的影响。

模型选择的策略同样经过精心考虑。研究团队选择了Qwen系列的四个不同规模模型：Qwen2.5-3B、Qwen2.5-7B、Qwen3-4B和Qwen3-8B。这种选择覆盖了从小型到中型的不同规模，既包括了较新的Qwen3系列，也包括了成熟的Qwen2.5系列。这样的搭配确保了实验结果的代表性和可靠性。

训练配置的设定遵循了公平比较的原则。无论是新方法还是基准方法，都使用完全相同的训练参数：AdamW优化器、5×10^-6的学习率、余弦衰减调度、0.03的预热比例、64的批次大小以及2个训练轮次。这种严格的控制确保了任何性能差异都来自于方法本身，而不是训练配置的差异。

评估体系的设计更是体现了研究团队的全面考量。他们不仅测试了方法在目标任务（数学推理）上的表现，还评估了在代码生成和通用推理等领域的泛化能力。这种跨领域的评估就像测试一个运动员不仅在主项上的表现，还要看在其他项目上的适应能力。

在数学推理领域，实验涵盖了从基础的GSM8K到高难度的奥林匹克竞赛等七个不同难度层次的基准测试。每个测试都有其特定的挑战：GSM8K测试基础数学理解能力，MATH-500考验更复杂的数学推理，而AIME和AMC等竞赛级测试则要求极高的数学技巧。这种分层测试确保了评估的全面性。

代码生成能力的测试使用了Humaneval+和MBPP+两个权威基准，这些测试要求AI不仅要生成语法正确的代码，还要确保代码能够正确解决给定问题。通用推理能力的评估则使用了MMLU-Pro、SuperGPQA和BBEH等测试，覆盖了从学术知识到逻辑推理的多个维度。

特别值得注意的是，研究团队对基础模型和微调模型采用了不同的评估策略。基础模型使用自然提示模板和5-shot设置，而微调模型则使用对话模板和0-shot设置。这种差异化处理反映了不同模型类型在实际应用中的使用方式，确保了评估结果的实用性。

为了增强实验结果的可信度，研究团队还进行了多次独立运行并报告了平均结果。对于特别困难的任务，他们使用了mean@16的评估指标，即每个问题生成16个候选答案并选择最佳结果。这种严格的评估标准确保了实验结果的稳定性和可重复性。

六、实验结果：全面胜出的优异表现

实验结果以压倒性的优势证明了新方法的有效性。在所有测试的模型和任务中，单词汇滚动方法都展现出了显著的性能提升，这种一致性的改进足以让人信服。

在数学推理这个核心任务上，新方法的表现尤为出色。以Qwen3-4B模型为例，在传统监督微调方法导致某些任务性能下降的情况下，新方法不仅避免了性能退化，还在多个基准上取得了大幅提升。MATH基准的分数从63.95提升到75.30，奥林匹克基准从32.10提升到40.63，Minerva基准从29.60提升到36.68。这些提升不是微小的波动，而是实质性的改进。

更令人印象深刻的是新方法在防止"灾难性遗忘"方面的表现。在机器学习中，灾难性遗忘指的是模型在学习新任务时忘记了之前掌握的知识，就像一个学生在学习新科目时把之前学过的内容全都忘了。实验统计显示，传统监督微调在10个场合出现了性能退化，而新方法只在4个场合出现退化，且退化幅度明显更小。

跨领域泛化能力的测试结果同样令人振奋。在代码生成任务中，新方法在所有模型上都取得了平均性能的提升。特别是在Qwen3-4B模型上，Humaneval+的分数从70.20提升到74.00，MBPP+从60.90提升到62.90。这种提升表明，新方法学到的不仅仅是数学推理的技巧，而是更深层的语言理解和逻辑推理能力。

在通用推理能力方面，新方法也展现出了稳定的改进。虽然提升幅度相对较小，但考虑到这些任务与训练数据的领域差异较大，这种跨领域的性能提升本身就很有价值。这就像一个专门训练数学的学生在物理考试中也能取得更好成绩，说明训练方法确实提升了学生的整体理解能力。

为了深入理解新方法的工作机制，研究团队还分析了训练过程中的关键指标。他们发现，使用新方法训练的模型在收敛时，正确词汇的采样频率显著高于传统方法。这个现象反映了新方法的核心优势：通过动态采样和实时反馈，AI学会了给正确选择分配更高的概率，从而提升了整体的生成质量。

这种改进不仅体现在数字上，更体现在AI生成内容的质量上。使用新方法训练的模型在面对复杂数学问题时，推理过程更加连贯，步骤更加清晰，错误率显著降低。这种质的提升比单纯的分数提高更有意义，因为它表明AI真正理解了问题的本质，而不仅仅是记住了解题套路。

实验结果的一致性也值得特别关注。无论是在3B参数的小模型上，还是在8B参数的大模型上，新方法都表现出了稳定的改进。这种规模无关的改进表明，新方法的优势来自于其根本的设计理念，而不是针对特定模型的偶然优化。

七、深入分析：探究成功背后的原理

为了理解新方法为什么如此有效，研究团队进行了深入的分析和消融实验。这些分析就像医生诊断疾病一样，不仅要看表面症状，更要找出根本原因。

惩罚参数β的作用分析揭示了方法设计的精妙之处。研究团队测试了不同的β值：-1.0、-0.1、0和0.01。结果显示，适度的负值（-0.1）能够取得最佳效果。这个发现并非偶然，而是反映了学习过程中激励与惩罚的微妙平衡。

当β设置为正值（0.01）时，系统会奖励所有被采样的词汇，包括错误的选择。这种设计会误导AI，让它认为所有尝试都是好的，结果导致训练不稳定，性能反而下降。这就像一个过分宽松的老师，对学生的对错都给予表扬，最终让学生无法区分好坏。

当β设置为0时，系统只对正确选择给予奖励，对错误选择既不奖励也不惩罚。这种设置虽然避免了误导，但也错失了从错误中学习的机会。研究显示，这种设置的效果等价于之前提到的动态微调方法，性能有所改善但仍有提升空间。

当β设置为适度负值（-0.1）时，系统既奖励正确选择，又对错误选择施加温和惩罚。这种设计让AI能够明确区分好坏选择，形成清晰的学习信号。惩罚的程度经过精心调节，既足以产生学习效果，又不会过度打击探索行为。

训练稳定性的分析进一步证实了这一点。研究团队通过追踪训练过程中正确词汇的采样频率发现，β=-0.1的设置能够产生最稳定的学习曲线。这个曲线呈现出健康的上升趋势，表明AI在训练过程中持续改进，没有出现震荡或退化。

相比之下，传统监督微调的学习曲线相对平缓，这反映了其学习效率的局限性。而β=0.1的设置则出现了明显的不稳定现象，学习曲线先升后降，表明过度的正向激励确实会干扰学习过程。

负样本学习的重要性通过实验得到了充分证实。当β从0变为-0.1时，几乎所有任务的性能都有进一步提升。这种提升表明，让AI明确学会避免错误选择，与学会选择正确答案同样重要。这个发现对整个机器学习领域都有启发意义。

从更深层次看，新方法的成功源于其对学习本质的深刻理解。传统方法将学习视为模仿过程，AI的目标是尽可能精确地复制训练样本。而新方法将学习视为探索过程，AI通过主动尝试不同选择并从反馈中学习，逐步形成自己的判断能力。

这种差异就像两种不同的教育理念。传统的"填鸭式"教育让学生被动接受知识，虽然能够快速掌握标准答案，但缺乏独立思考能力。而"启发式"教育鼓励学生主动探索，通过试错和反思来建立深层理解，虽然过程较慢，但效果更持久。

新方法通过在每个词汇位置进行"微型探索"，将启发式学习的理念引入到监督学习框架中。AI不再是被动地接受标准答案，而是主动地探索词汇空间，通过比较自己的选择与标准答案来调整策略。这种主动学习的方式让AI能够建立更深入的语言理解，从而在面对新问题时表现出更好的泛化能力。

八、方法局限与未来展望：诚实面对挑战

尽管新方法取得了显著成功，但研究团队也诚实地承认了当前工作的局限性。这种科学诚实的态度不仅体现了研究者的专业素养，也为未来的改进指明了方向。

规模限制是当前最明显的约束。由于计算资源的限制，实验主要在参数量不超过80亿的模型上进行。在当今大型语言模型动辄千亿参数的背景下，这种规模限制确实影响了结果的普适性。就像在小型试验田里测试新的种植技术，虽然结果令人鼓舞，但要推广到大规模农场还需要进一步验证。

数据集的专业性也带来了一定的局限。实验主要使用数学推理数据集，虽然跨领域测试显示了良好的泛化能力，但在其他专业领域（如医学、法律、文学创作等）的表现仍有待验证。这就像一个专门训练数学的方法，虽然在物理和工程上也表现不错，但在艺术和文学领域的效果还不确定。

奖励机制的简单性虽然带来了实现上的便利，但也限制了方法的表达能力。当前的二元奖励（正确+1，错误-0.1）可能无法捕捉更细致的质量差异。在实际应用中，不同的错误选择可能有不同的严重程度，简单的二元分类无法体现这种差异。未来的改进可能需要设计更精细的奖励函数。

计算开销虽然相比传统强化学习大大降低，但仍然比标准监督微调高出不少。每个词汇位置需要采样256个候选词并计算相应的损失，这在某种程度上增加了训练成本。对于资源有限的研究团队或应用场景，这种额外开销可能成为采用新方法的障碍。

单词汇滚动的设计虽然巧妙，但也带来了一些理论上的局限。将复杂的序列生成任务分解为独立的词汇选择决策，可能无法充分捕捉词汇之间的长程依赖关系。虽然实验结果显示这种简化在实践中效果良好，但理论上的完备性仍有待进一步研究。

面对这些局限，研究团队也提出了清晰的改进方向。首先是规模扩展，他们计划在更大的模型和数据集上验证方法的有效性。其次是领域拓展，将方法应用到更多样化的任务和领域中。再次是奖励机制的精细化，设计能够捕捉更细致质量差异的奖励函数。

多词汇滚动也是一个有趣的发展方向。当前方法每次只考虑一个词汇的选择，未来可能扩展到同时考虑多个连续词汇的组合选择。这种扩展虽然会增加计算复杂度，但可能能够更好地捕捉词汇间的相互作用。

跨模态应用同样充满潜力。当前方法专注于文本生成，但核心思想可能适用于其他模态，如图像生成、音频合成等。在这些领域，"词汇"可以被替换为"像素块"或"音频片段"，基本的学习框架仍然适用。

更根本的是，这项研究开启了一个新的研究方向：如何在监督学习框架内引入强化学习的优势。这个方向的进一步探索可能会产生更多创新的训练方法，推动整个机器学习领域的发展。

九、实际应用前景：从实验室到现实世界

这项研究的价值不仅体现在学术贡献上，更在于其广阔的实际应用前景。新方法的优势可能会在多个实际场景中发挥重要作用，从教育辅助到专业咨询都有潜在的应用价值。

在教育领域，新方法训练的AI可能成为更好的学习伙伴。由于方法强调从错误中学习和避免重复错误，训练出的AI在解释数学问题时会更加谨慎和准确。学生在与这样的AI互动时，不仅能获得正确答案，还能理解为什么某些解法是错误的，这对培养批判性思维很有帮助。

专业咨询服务也可能从中受益。在法律、医学、工程等需要高度准确性的领域，AI的错误可能造成严重后果。新方法通过显式地训练AI避免错误选择，可能会提高AI在这些关键应用中的可靠性。当然，这些应用还需要在相应的专业数据集上进行充分验证。

代码开发辅助是另一个有前景的应用领域。实验已经显示新方法在代码生成任务上的改进，这种改进在实际编程环境中可能会转化为更少的bug和更高的代码质量。对于程序员来说，一个能够避免常见编程错误的AI助手将大大提高工作效率。

内容创作领域同样可能受益。虽然当前实验主要关注数学和代码，但新方法的核心思想——通过探索和反馈改善生成质量——在文本创作中同样适用。未来的AI写作助手可能会更好地理解什么样的表达是恰当的，什么样的用词应该避免。

商业客服系统的改进也值得期待。客服AI经常需要在复杂的对话中做出恰当的回应，错误的回复可能导致客户不满。新方法训练的AI可能会更好地理解对话上下文，避免不合适的回应，提供更高质量的客户服务。

然而，从实验室成果到实际产品之间还有相当距离。新方法目前还需要在更大规模、更多样化的数据集上进行验证。实际部署时的计算成本、稳定性、可解释性等问题都需要进一步解决。

产业界的接受度也是一个重要考量。虽然新方法在技术上表现优异，但企业在决定是否采用时还会考虑成本效益、技术风险、维护复杂度等实际因素。研究团队需要继续优化方法的实用性，降低部署门槛。

标准化和评估体系的建立同样重要。随着更多改进监督微调的方法出现，业界需要统一的评估标准来比较不同方法的优劣。这种标准化不仅有助于技术选择，也能促进整个领域的健康发展。

从长远看，这项研究代表了AI训练方法发展的一个重要方向。随着计算能力的提升和理论理解的深入，类似的创新可能会越来越多。这些创新的累积效应可能会带来AI能力的质的飞跃，让AI在更多领域达到甚至超越人类水平。

说到底，这项研究提醒我们，AI的进步不仅依赖于更大的模型和更多的数据，更需要对学习本质的深入理解和巧妙的方法创新。在这个意义上，研究团队的工作不仅是技术改进，更是对机器学习基础理论的重要贡献。随着这些理论创新在实践中的进一步验证和改进，我们有理由期待AI技术在未来会变得更加智能、可靠和有用。

Q&A

Q1：单词汇滚动方法与传统AI训练有什么不同？

A：传统方法让AI像抄写标准答案一样学习，只能机械模仿。单词汇滚动方法让AI在生成每个词汇时都进行小实验，从多个候选词中选择，通过即时反馈学会区分好坏选择。这就像从死记硬背变成了边练边学，AI能更好地理解和泛化知识。

Q2：这种方法训练出的AI在数学推理上提升有多大？

A：实验显示效果显著，比如在Qwen3-4B模型上，MATH基准从63.95分提升到75.30分，奥林匹克基准从32.10分提升到40.63分。更重要的是，新方法还减少了"灾难性遗忘"问题，避免了AI在学新知识时忘记旧知识的情况。

Q3：单词汇滚动方法的计算成本高吗？普通人能用上吗？

A：相比传统强化学习大大降低了成本，但比标准训练方法稍高一些。目前主要在研究阶段，普通用户还无法直接使用。不过随着技术成熟和成本优化，未来可能会应用到教育辅助、代码开发、内容创作等实际产品中。