北京交通大学洽商团队悄默声推出了一版o1情欲印象qvod，况且通盘源代码、精选数据集以及生息模子皆开源！

名为O1-CODER，专注于编码任务。

团队合计编码是一个需要System-2想维边幅的典型任务，波及严慎、逻辑、一步步的问题处罚流程。

而他们的战略是鉴定化学习（RL）与蒙特卡洛树搜索（MCTS）相联结，让模子大要束缚生成推理数据，晋升其System-2智商。

实验中，团队有以下几点要道发现：

当推理正确时，基于伪代码的推理权贵晋升了代码生成质料

将监督微调（SFT）与平直偏好优化（DPO）相联结大要晋升测试用例生成后果

自我对弈强化学习为推理和代码生成创造了不息改动的轮回机制

具体来说情欲印象qvod，团队聘用了测试用例生成器，在经过DPO后达到89.2%的通过率，比拟运转微调后的80.8%有权贵晋升；Qwen2.5-Coder-7B聘用伪代码要领竣事了74.9%的平均采样通过率，晋升了25.6%。

网友直呼很需要这么的模子。

O1-CODER，究竟长啥样？

六步，迟缓优化o1

应用于代码生成的自我对弈强化学习靠近两大挑战：

收尾评估，即如何评判生成代码的质料。与围棋等任务不同，评估代码需要在测试环境中运行并考证。

界说想考和搜索步履，即细目流程奖励的对象和粒度。

关于第一个挑战，团队提议考研一个测试用例生成器（TCG），左证问题和尺度代码自动生成测试用例，为强化学习提供尺度化的代码测试环境和收尾奖励。

关于第二个挑战，他们选择”先想考后行径“的边幅：先通过详备的伪代码想考问题，再基于伪代码生成最终的可现实代码。

这种边幅的上风在于适合性（兼并伪代码可对应不同的具体竣事）和可控粒度（通过调度伪代码的细节进程畛域推理/搜索步履的粒度）。

具体来说，洽商团队提议了一个包含六个门径的框架：

考研测试用例生成器（TCG），为代码测试提供尺度化的环境

欺诈MCTS生成包含推理流程的代码数据

迭代微调战略模子，先生成伪代码，再生成完好代码

基于推理流程数据运转动流程奖励模子（PRM）

在TCG提供的收尾奖励和PRM提供的流程奖励的双重斥地下，通过强化学习和MCTS更新战略模子

欺诈优化后的战略模子生成新的推理数据，复返第4步迭代考研

两阶段考研测试用例生成器

在实验部分，洽商东谈主员详备先容了测试用例生成器的考研流程。

分为两个阶段：监督微调（SFT）和平直偏好优化（DPO）。

SFT阶段的主要标的是确保生成器的输出恰当预界说时势，以便准确分解和索取生成的测试用例。考研数据来自TACO数据集。

DPO阶段的标的是斥地模子生成恰当特定偏好的测试用例，进一步提高生成器的性能和可靠性。

这里聘用了带有东谈主工构建样本对的DPO要领，构建了一个偏好数据集。

实验标明，SFT阶段事后，TCG在尺度代码上生成的测试用例通过率达到80.8%，DPO阶段进一步晋升至89.2%，大幅改善了生成器产出可靠测试用例的智商。

伪代码推理，斥地模子进行深度推理

卓越值得一提的是，洽商者引入了基于伪代码的辅导要领，将其看成斥地模子进行深度推理的“默契器用”。

他们为此界说了三个要道步履：

使用伪代码界说算法结构：勾画主要函数的结构和接口，把合手任务的合座框架

细化伪代码：迟缓明确每个函数的具体门径、逻辑和操作

从伪代码生成代码：将伪代码的结构和逻辑精确翻译为可现实代码

在MBPP数据集上进行的初步实验标明，尽管合座通过率（Pass@1）有所着落，但Average Sampling Pass Rate（ASPR）权贵提高。

标明联结伪代码权贵改善了推理流程的质料，卓越是在细化通向正确输出的旅途方面。这为后续的自监督微调和强化学习提供了致密的伊始。

自我对弈+强化学习

洽商东谈主员详备姿色了如何使用蒙特卡洛树搜索（MCTS）来构建门径级别的流程奖励数据。

这个流程波及到为每个问题造成一个推理旅途，该旅途由一系列推理门径构成，并最终产生一个可现实的代码。在MCTS的旅途探索中，使用伪代码辅导战略来斥地推理流程。当达到末端节点时，就造成了一个完好的伪代码推理旅途。

末端节点的奖励值是基于两个要道盘算计较的：编译见效能（compile）和测试用例通过率（pass）。

这些盘算被用来评估生成的代码的质料和正确性。

奖励值被反向传播到旅途上的通盘前序节点，为每个门径分派一个奖励值。通过这种边幅，构建了推理流程数据集，为战略模子的运转动和考研提供了基础。

流程奖励模子（PRM）的任务是为现时门径分派一个奖励值，以预见其对最终谜底的孝敬。

在数据合成流程中使用的树搜索要领不错组织成点式（point-wise）和成对式（pair-wise）两种数据时势。

基于这些经过考证的正确推雄厚，战略模子取得运转动。

接下来，流程奖励模子（PRM）出手发达作用，评估每一步推理对最终谜底的孝敬。在测试用例生成器（TCG）提供的收尾奖励和PRM提供的流程奖励的双重斥地下，战略模子通过强化学习束缚改动。

更新后的战略模子被用来生成新的推理数据，补充到现存数据聚会，造成自我对弈的闭环。这个数据生成-奖励建模-战略优化的迭代轮回，确保了系统推奢睿商的不息晋升。

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— 完 —情欲印象qvod

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