论文：Magistral
链接：https://mistral.ai/static/research/magistral.pdf
为什么说这是推理模型的革命？
关键突破：完全抛弃现成解题数据，仅用数学题和编程题作为题库，通过RL让模型自主探索解题路径，最终在AIME数学竞赛题上准确率提升50%！
纯强化学习的三大方法
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算法魔改GRPO：抛弃PPO的“监工” critic 模型，用群体平均分作基准（省算力+稳定训练）。公式中红色部分是灵魂改动： 
关键操作：放松上限ε（允许探索冷门解题思路）+ 剔除零分小组（避免无效训练）。 -
多语言自由切换：10%题目翻译成6种语言，用语言一致性奖励强制模型用用户语言推理。结果：中文解题也能丝滑输出！ 
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格式严师出高徒：答案必须用 <think>标签包裹，数学答案装进\boxed{}，代码用三重引号——格式错直接零分！
训练效率翻倍的方案
异步流水线架构解决RL训练最大痛点：生成答案速度不均（有的1秒写完，有的卡壳5分钟）, 进而会导致生成器频繁空闲，流水线效率低下。
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三大工人分工： -
Generator（持续生成答案，不等训练器完成更新） -
Verifier（秒批卷子打分） -
Trainer（实时更新模型权重） -
关键技巧： -
权重更新不中断生成 -
权重在生成中途被替换后回继续续使用旧的 KV 缓存 -
利用NCCL 在 GPU 间广播（Broadcast）（单次更新<5秒），GPU利用率拉满！
性能炸裂的实锤数据
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推理能力：Magistral Medium在AIME数学竞赛题上73.6分（原模型仅26.8），超越DeepSeek-R1。 
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跨领域通吃：纯数学训练的模型，编程能力竟自动提升15.6%（反哺效应惊人）。 
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多语言环境下的推理能力：相较于英文版本，非英文版本上的表现下降了 4.3% 到 9.9% （中文63.7% vs 英语73.6%），但仍是突破！ 
意外发现：多模态的“免费午餐”
最反直觉结论：纯文本训练竟提升图像理解力！
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多模态基准MMMU-Pro视觉部分暴涨12% -
原理：文本推理的思维链能力迁移到图像问题（案例：光折射/化学键/植物病理分析）
开源小模型的逆袭
Magistral Small（24B参数）开源！
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三步打造性价比之王：
1️⃣ 用Magistral Medium生成题库
2️⃣ 教给小模型（SFT蒸馏）
3️⃣ RL强化训练 -
结果：小模型在多项基准逼平大模型，代码能力反超5.8%！
失败经验同样宝贵
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比例奖励陷阱：编程题按测试通过率给分 → 性能反降2%（模糊信号干扰学习） -
熵惩罚翻车：加熵鼓励探索 → 数学任务有效，编程任务熵值爆炸！
未来已来：RL的无限可能
Magistral证明：
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工具调用能力未受损（87.4%→87.2%） -
自主刷题式训练将是下一代AGI核心路径 -
下一步：更大规模RL + 多模态代理 + 自我进化推理
（文：机器学习算法与自然语言处理）