SPIRAL:零和语言游戏驱动的自博弈推理¶
保真度:核心机制复现。本页不把确定性 mini-suite 冒充原论文完整 benchmark。
论文信息¶
| 字段 | 内容 |
|---|---|
| 论文链接 | SPIRAL:零和语言游戏驱动的自博弈推理(arXiv 2506.24119) |
| 公司 / 机构 | Apple / academic collaborators |
| 首次公开日期 | 2025-06-30(arXiv v1) |
| 原作者代码 | 已开源 |
| 本地 adapter / 方法键 | spiral |
| 本地复现代码 | src/auto_research/post_training/ |
原始论文总结¶
背景与主要改动¶
同一模型扮演出题者和解题者,在可自动判定的零和多轮语言游戏中形成逐步变难的课程。
flowchart LR
A["公开输入 / 历史"] --> B["spiral 训练 / 执行闭环"]
B --> C["论文特有状态或目标"]
C --> D["同预算评测"]
原论文关键图¶
原论文 Figure 3(关键图):展示原论文提出的核心架构、主要模块及其连接关系。图片来自原论文,版权归原作者所有;点击图片可查看来源。
核心公式¶
\[
\max_{\pi_A}\min_{\pi_B}\mathbb E_{\tau\sim(\pi_A,\pi_B)}[R(\tau)],\quad A_A=-A_B.
\]
论文离线与线上效果¶
论文显示仅依赖自博弈即可提升多项 reasoning benchmark,并在小模型上产生迁移。 论文未报告生产线上 A/B,本页不补造线上数字。
本地复现¶
Arithmetic candidate suite、120 steps、256 examples、seed 42:accuracy 0.2344 → 0.3438(+46.67%);奖励、KL、长度和候选预算一致。
auto-research post-train --algorithm spiral --dataset arithmetic-smoke --maximum-examples 256 --steps 120 --seed 42
auto-research evolve --model post-training --dataset arithmetic-smoke --direction "组合 spiral 与已安装论文算子" --generations 2 --population 4
固定指标见 ../../experiments/global-p0-20260808-seed42.json。
复现边界¶
本地只验证论文特有目标、状态更新和公平预算;没有复刻原论文的大模型、多卡 RL、私有环境、真实网页或完整 benchmark,因而只报告机制验证,不声称数值复现原表。
