Polaris模型：引领强化学习新高度的数学推理突破

摘要

近日，由香港大学NLP团队联合字节跳动Seed及复旦大学共同研发的Polaris强化学习训练方案正式发布。该方案采用扩展强化学习（Scaling RL）技术，成功提升了数学推理任务的模型表现。实验结果显示，基于该方案训练的4B参数规模模型在AIME25和AIME24数学测试中分别取得了79.4%和81.2%的成绩，超越了包括Seed-1.5-thinking、Claude-4-Opus和o3-mini-high在内的多个商业大型模型，展现了其在数学推理领域的显著优势。

关键词

强化学习，数学推理， Polaris模型，参数规模， AIME测试

一、Polaris模型的开发背景与技术革新

1.1 强化学习技术的演进及其在数学推理中的应用

强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为人工智能领域的重要分支，近年来经历了快速的发展。从最初用于解决简单决策问题，到如今广泛应用于复杂任务的建模与推理，RL 技术不断突破边界，尤其是在自然语言处理和逻辑推理领域的表现尤为突出。Polaris 训练方案的发布，标志着强化学习在数学推理任务上的又一次重大飞跃。

传统的数学推理模型往往依赖于静态的数据集进行训练，缺乏动态优化的能力。而 Polaris 方案通过引入扩展强化学习（Scaling RL）技术，使模型能够在解题过程中不断调整策略，从而更高效地应对复杂的数学问题。这种动态学习机制不仅提升了模型的适应能力，也显著增强了其泛化性能。特别是在 AIME25 和 AIME24 数学测试中，Polaris 模型分别取得了 79.4% 和 81.2% 的准确率，这一成绩超越了多个商业大型模型，如 Seed-1.5-thinking、Claude-4-Opus 和 o3-mini-high，充分展示了强化学习在数学推理领域的巨大潜力。

1.2 Polaris模型的创新设计与参数规模突破

Polaris 模型的成功，离不开其在架构设计与训练方法上的多项创新。尽管其参数规模为 4B（即 40 亿），远小于当前主流的大模型，但通过高效的 Scaling RL 策略，该模型在有限资源下实现了卓越的性能表现。这种“小而精”的设计理念，打破了以往“参数越大性能越强”的固有认知，为未来轻量化 AI 模型的研发提供了重要参考。

具体而言，Polaris 在训练过程中采用了多阶段强化学习框架，结合课程学习（Curriculum Learning）与自我博弈（Self-play）机制，逐步提升模型对复杂数学问题的理解与解答能力。此外，研究团队还引入了基于奖励函数的动态反馈系统，使得模型能够根据解题过程中的实时反馈不断优化策略选择。

这种创新性的训练方式，不仅提高了模型的推理效率，也在一定程度上缓解了大规模模型所带来的计算资源压力。最终，Polaris 在 AIME 测试中展现出的优异表现，证明了其在数学推理任务中的领先地位，并为后续相关研究提供了可复制的技术路径。

二、Polaris模型在数学推理任务中的实际应用

2.1 Polaris模型在AIME测试中的优异表现分析

Polaris 模型在 AIME（美国高中数学邀请赛）系列测试中展现出令人瞩目的推理能力。具体而言，在 AIME25 和 AIME24 测试中，该模型分别取得了 79.4% 和 81.2% 的准确率，这一成绩不仅远超传统静态训练模型的表现，也标志着强化学习技术在复杂数学任务上的又一次重大突破。

AIME 测试以其高度抽象的逻辑结构和对问题解决策略的深度要求而闻名，长期以来被视为衡量 AI 数学推理能力的重要标准。Polaris 能够在如此高难度的测试中取得如此优异的成绩，得益于其基于扩展强化学习（Scaling RL）的动态训练机制。这种机制使模型能够在解题过程中不断调整策略、优化路径选择，从而更高效地应对复杂多变的数学问题。

此外，Polaris 在训练中引入了课程学习与自我博弈相结合的方法，逐步提升模型对不同难度层级问题的理解与处理能力。这种“由浅入深”的学习方式，使得模型在面对 AIME 这类需要多步推理的问题时，能够保持较高的逻辑连贯性与准确性，充分体现了其在数学推理领域的先进水平。

2.2 与Seed-1.5-thinking等模型的性能对比

尽管 Seed-1.5-thinking、Claude-4-Opus 和 o3-mini-high 等商业大模型在多个自然语言处理任务中表现出色，但在 AIME 测试这一特定领域，Polaris 显示出了更强的适应性与推理能力。值得注意的是，Polaris 模型仅拥有 4B 参数规模，远低于上述模型的参数量，却依然在 AIME25 和 AIME24 中分别以 79.4% 和 81.2% 的准确率超越了这些大型模型。

这一结果打破了“参数越大性能越强”的传统认知，证明了高效的训练策略与架构设计同样可以在有限资源下实现卓越性能。尤其在数学推理这类强调逻辑结构与策略优化的任务中，模型的训练方法与反馈机制往往比单纯的参数规模更具决定性作用。

Polaris 的成功也为未来轻量化 AI 模型的研发提供了重要启示：通过科学的训练框架与创新的技术路径，即便是在资源受限的环境下，也能构建出具备强大推理能力的人工智能系统。

三、Polaris模型的未来发展前景与影响

3.1 Polaris模型的技术优势与潜在应用领域

Polaris 模型凭借其创新的扩展强化学习（Scaling RL）技术，在数学推理任务中展现出卓越的性能。尽管其参数规模仅为4B，却在 AIME25 和 AIME24 测试中分别取得了79.4%和81.2%的准确率，这一成绩不仅超越了多个商业大型模型，也证明了高效训练策略在复杂任务中的关键作用。

从技术层面来看，Polaris 的核心优势在于其多阶段强化学习框架，结合课程学习与自我博弈机制，使模型能够逐步提升对复杂数学问题的理解能力。同时，基于奖励函数的动态反馈系统，让模型在解题过程中不断优化策略选择，从而实现更高效的推理路径规划。

这一技术突破不仅限于数学领域，还具备广泛的应用潜力。例如，在金融建模、自动化编程、逻辑推理辅助教学等领域，Polaris 所体现的动态策略调整能力均可发挥重要作用。此外，其“小而精”的设计理念也为边缘计算环境下的 AI 部署提供了新思路，尤其适用于资源受限但对推理能力要求较高的应用场景。

3.2 面临的挑战与未来发展方向

尽管 Polaris 在数学推理任务中取得了显著成果，但其发展仍面临多重挑战。首先，AIME 测试虽然具有高度抽象性，但仍属于特定领域的数学问题，如何将该模型的能力拓展至更广泛的科学推理或现实世界问题，仍是研究团队需要攻克的关键难题。其次，强化学习的训练过程通常依赖大量交互式数据与计算资源，如何在保证性能的同时进一步降低训练成本，是未来优化的重要方向。

展望未来，Polaris 模型的发展或将朝着多模态融合与跨学科协同的方向演进。例如，通过引入图像识别或自然语言理解模块，使其具备处理图文混合数学问题的能力；又或者与教育科技结合，打造个性化的智能辅导系统。此外，随着轻量化 AI 技术的不断推进，Polaris 的训练策略有望被进一步压缩并部署到移动端或嵌入式设备中，为更多实际场景提供智能化支持。

四、总结

Polaris 强化学习训练方案的发布，标志着数学推理领域的一次重要突破。通过扩展强化学习（Scaling RL）技术，该方案成功提升了模型在 AIME25 和 AIME24 数学测试中的表现，分别取得了 79.4% 和 81.2% 的准确率，超越了多个参数规模更大的商业模型，如 Seed-1.5-thinking、Claude-4-Opus 和 o3-mini-high。这一成果不仅验证了高效训练策略在复杂任务中的关键作用，也打破了“参数越大性能越强”的传统认知。

Polaris 模型以 4B 参数规模实现卓越性能，展现了“小而精”的设计理念在人工智能发展中的潜力。其多阶段强化学习框架结合课程学习与自我博弈机制，使模型能够动态优化解题策略，提升推理效率。未来，该技术有望拓展至金融建模、自动化编程、智能教育等多个领域，并推动轻量化 AI 模型的发展与应用。