Evolutionary System 2 Reasoning: An Empirical Proof

📄 arXiv: 2512.05760v1 📥 PDF

作者: Zeyuan Ma, Wenqi Huang, Guo-Huan Song, Hongshu Guo, Sijie Ma, Zhiguang Cao, Yue-Jiao Gong

分类: cs.AI

发布日期: 2025-12-05

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出演化推理优化框架，提升大语言模型系统2推理能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 演化算法 推理能力 系统2推理 通用人工智能

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在通用智能方面存在不足，尤其是在需要系统2推理的任务上表现不佳。
  2. 提出演化推理优化（ERO）框架，模拟生物进化过程，通过选择和变异来提升LLM的推理能力。
  3. 实验表明，ERO能够显著提升较弱模型的推理能力，使其在特定推理任务上超越更强大的模型。

📝 摘要（中文）

本文旨在探讨大语言模型（LLMs）是否能像人类一样，通过演化获得推理能力。为此，我们提出了演化推理优化（ERO）框架，该框架通过对LLMs群体进行“适者生存”的演化，搜索具有强大推理能力的个体。给定一个推理任务，ERO首先初始化多个LLMs作为一个种群，然后通过演化策略来最大化最佳个体的量化推理分数。基于在代表性测试集上的实验，我们发现了两个令人惊讶的经验性发现：i) 最新的LLMs（如GPT-5）仍然表现出有限的系统2推理能力；ii) 通过ERO的简单演化循环，相对较弱的模型（Qwen-7B）可以被增强以涌现强大的推理能力。我们的项目可在https://github.com/MetaEvo/ERO 访问，以供复现。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型虽然在各种下游任务中表现出强大的能力，但在通用智能方面仍然存在不足，尤其是在需要系统2推理（慢思考）的任务上。现有的方法难以使LLM获得通用的推理能力，而更多的是针对特定任务的技能。

核心思路：本文的核心思路是借鉴生物进化中的“适者生存”原则，通过演化算法来优化LLM的推理能力。具体来说，将多个LLM视为一个种群，通过选择、交叉和变异等操作，不断迭代，使得种群中LLM的推理能力逐渐增强。这种方法旨在使LLM获得通用的推理能力，而不是针对特定任务的技能。

技术框架：ERO框架主要包含以下几个阶段： 1. 初始化：初始化一个包含多个LLM个体的种群。 2. 评估：使用推理任务评估每个个体的推理能力，并计算推理分数。 3. 选择：根据推理分数选择优秀的个体，作为下一代种群的父代。 4. 交叉：对选中的父代个体进行交叉操作，生成新的个体。 5. 变异：对新生成的个体进行变异操作，引入新的变化。 6. 迭代：重复步骤2-5，直到达到预定的迭代次数或推理分数达到阈值。

关键创新：ERO框架的关键创新在于将演化算法应用于LLM的推理能力优化。与传统的训练方法不同，ERO不依赖于大量的标注数据，而是通过模拟生物进化过程，使LLM自主学习和提升推理能力。此外，ERO框架可以应用于各种LLM，具有较强的通用性。

关键设计：ERO框架的关键设计包括： 1. 推理分数：设计合理的推理分数，用于评估LLM的推理能力。推理分数应该能够准确反映LLM在推理任务中的表现。 2. 演化策略：选择合适的演化策略，包括选择、交叉和变异等操作。演化策略应该能够有效地引导种群向着更强的推理能力方向进化。 3. 种群规模：设置合适的种群规模。种群规模过小可能导致种群多样性不足，难以找到优秀的个体；种群规模过大则会增加计算成本。

📊 实验亮点

实验结果表明，通过ERO框架，相对较弱的模型（Qwen-7B）可以被增强以涌现强大的推理能力，甚至在某些推理任务上超越了更强大的模型（如GPT-5）。这表明ERO框架能够有效地提升LLM的系统2推理能力，并且具有较强的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升大语言模型在复杂问题求解、决策制定、智能对话等领域的性能。通过演化推理优化，可以使LLM具备更强的通用推理能力，从而更好地服务于各行各业，例如智能客服、金融分析、医疗诊断等。未来，该方法有望推动通用人工智能的发展。

📄 摘要（原文）

Machine intelligence marks the ultimate dream of making machines' intelligence comparable to human beings. While recent progress in Large Language Models (LLMs) show substantial specific skills for a wide array of downstream tasks, they more or less fall shorts in general intelligence. Following correlation between intelligence and system 2 reasoning (slow thinking), in this paper, we aim to answering a worthwhile research question: could machine intelligence such as LLMs be evolved to acquire reasoning ability (not specific skill) just like our human beings? To this end, we propose evolutionary reasoning optimization (ERO) framework which performs survival of the fittest over a population of LLMs to search for individual with strong reasoning ability. Given a reasoning task, ERO first initializes multiple LLMs as a population, after which an evolutionary strategy evolves the population to maximize quantified reasoning score of the best individual. Based on experiments on representative testsuites, we claim two surprising empirical discoveries: i) the latest LLMs such as GPT-5 still show limited system 2 reasoning ability; ii) with simple evolution-loop of ERO, a relatively weak model (Qwen-7B) could be enhanced to emerge powerful reasoning ability. Our project can be accessed at https://github.com/MetaEvo/ERO for reproduction needs.