AI 通过自问自答就能提高推明智商？！TG反波胆足球app

这恰是卡内基梅隆大学团队建议的新框架SQLM——一种无需外部数据的自我发问模子。

该框架包含发问者（proposer）息争答者（solver）两个变装，发问者生成与给定主题干系的问题，解答者旨在贬贬低题。

网友们神评，"险些是带有 RL 的 GAN "。

值得一提的是，此团队中又双叒叕现华东说念主身影～

通过强化学习最大化祈望奖励

现时鬼话语模子的磨砺很猛进程上仍依赖东说念主奥妙理数据集，号称费时艰苦。

为了轻视这一背负，商讨东说念主员开荒了用于强化学习的无监督奖励函数。但是，这些函数仍然依赖于事先提供的高质地输入教唆。

因此，问题的难点从"生成谜底"滚动到了"生成高质地问题"。

这突显出现时设施的一个关节不及：

清寒一种可扩张且自我督察的过程，约略在无东说念骨侵扰的情况下自动生成出奇旨的问题和谜底。

为此，商讨者建议了SQLM 框架，一种非对称的自我博弈框架，其中发问者，解答者回话该问题，两者均通过强化学习进行磨砺，以最大化祈望奖励。

其中，发问者生成问题会对解答者酿成条目影响，而解答者的进展又反过来为发问者提供奖励，从而束缚优化发问者。

由于清寒实在谜底，商讨者贪图了基于"生成者–考据者差距"的自监督奖励函数。

若生成器 - 考据器差距小（举例算数问题），则领受大批投票看成代理奖励。

若生成器 - 考据器差距大（举例编程问题），先由发问者生成测试用例，奖励则基于通过测试的比例。

这种极小极大式的磨砺框架通过自博弈完结了褂讪磨砺，并使奖励机制约略针对具体问题进行自符合搬动。

为了评估模子的不同智商，商讨者进行了三部分任务，并使用 Qwen2.5-3B-Instruct 入手执行。

算术任务

商讨东说念主员让发问者生成一个三位数的算数问题，并将其看成解答器的输入。他们按照 TinyZero 的修复，构建了一组包含 4096 个三位数乘法问题的测试集。

代数任务

商讨者让模子生成最多包含两个变量的线性方程，并在 OMEGA 基准中的 100 说念线性方程测试题上进行评估。

编程问题

他们让模子生成访佛 LeetCode 中绵薄题的问题，输入为整数列表，输出为单个整数或另一个列表，并在 Codeforces 测试集的一个子集上进行评估。

执行成果袒露，SQLM 将 Qwen2.5-3B-Instruct 在算术任务上的准确率提高了 14%，在代数任务上提高了 16%；在编程任务上的准确率提高了 7%。

此外，上表还袒泄露 SQLM 显耀优于时势奖励基线（用于褂讪磨砺和阵势输出时势的参考值），标明推明智商的信得过提高。

团队先容

Lili Chen，本科毕业于加州大学伯克利分校，现博士就读于卡内基梅隆大学。

Katerina Fragkiadaki，卡内基梅隆大学机器学习系酌量机科学副栽植，博士毕业于宾夕法尼亚大，曾在加州大学伯克利分校担任博士后商讨员，并于谷歌商讨院责任。

Hao Liu，博士毕业于加州大学伯克利分校，曾任谷歌 DeepMind 商讨员，行将出任卡内基梅隆大学机器学习系的助理栽植。

Deepak Pathak，Skild AI 独创东说念主，本科就读于印度理工学院坎普尔分校，博士毕业于加州大学伯克利分校，曾在 Meta 担任了一年的商讨员，现任卡内基梅隆大学酌量机科学学院的助理栽植。

参考通顺：

[ 1 ] https://x.com/iScienceLuvr/status/1953052817012474353

[ 2 ] https://arxiv.org/abs/2508.03682

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—  完  —

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