SCALER:Synthetic Scalable Adaptive Learning Environment for Reasoning

📄 arXiv: 2601.04809v1 📥 PDF

作者: Caijun Xu, Changyi Xiao, Zhongyuan Peng, Xinrun Wang, Yixin Cao

分类: cs.AI

发布日期: 2026-01-08

备注: 19 pages,5 figures

💡 一句话要点

SCALER：用于推理的合成可扩展自适应学习环境

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 强化学习 大型语言模型 推理能力 自适应学习 环境设计

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法在训练大型语言模型推理能力时，面临任务难度与模型能力不匹配以及训练数据分布单一等问题。
  2. SCALER通过自适应环境设计，动态调整任务难度和环境分布，维持有效的学习信号，从而提升强化学习的训练效果。
  3. 实验结果表明，SCALER在多个推理基准测试中优于现有方法，并展现出更稳定和长期的训练动态。

📝 摘要（中文）

强化学习为提升大型语言模型的推理能力提供了一种有效途径，但其有效性取决于随着模型演进仍然具有信息量的训练信号。实践中，当任务难度与模型能力不匹配，或训练被少数重复问题模式主导时，强化学习的进展往往会减缓。为了共同解决这些问题，我们提出了SCALER（用于推理的合成可扩展自适应学习环境），该框架通过自适应环境设计来维持有效的学习信号。SCALER引入了一个可扩展的合成流程，将真实世界的编程问题转化为具有可控难度和无限实例生成的可验证推理环境，从而实现超越有限数据集的强化学习训练，同时保持强大的正确性保证。在此基础上，SCALER进一步采用了一种自适应多环境强化学习策略，动态调整实例难度并管理活跃环境集，以跟踪模型的能力前沿并保持分布多样性。这种协同适应可以防止奖励稀疏性，减轻对狭窄任务模式的过度拟合，并支持整个训练过程中的持续改进。大量实验表明，SCALER在各种推理基准测试中始终优于基于数据集的强化学习基线，并表现出更稳定、更长期的训练动态。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在利用强化学习提升大型语言模型推理能力时，面临两个主要问题。一是任务难度与模型能力不匹配，导致奖励稀疏。二是训练数据分布单一，容易导致模型过拟合到特定的问题模式，泛化能力不足。这些问题限制了强化学习在复杂推理任务上的应用。

核心思路：SCALER的核心思路是通过合成可扩展的自适应学习环境来解决上述问题。它通过一个可控的合成流程生成无限的训练实例，并采用自适应多环境强化学习策略，动态调整实例难度和环境分布，从而维持有效的学习信号，防止奖励稀疏和过拟合。

技术框架：SCALER框架主要包含两个模块：可扩展合成流程和自适应多环境强化学习策略。可扩展合成流程负责将真实世界的编程问题转化为可验证的推理环境，并生成具有可控难度的无限实例。自适应多环境强化学习策略则动态调整实例难度和环境分布，以跟踪模型的能力前沿并保持分布多样性。

关键创新：SCALER的关键创新在于其自适应环境设计。传统的强化学习方法通常使用固定的数据集或环境进行训练，而SCALER能够根据模型的学习进度动态调整任务难度和环境分布，从而维持有效的学习信号，防止奖励稀疏和过拟合。这种自适应性使得模型能够持续学习和提升。

关键设计：SCALER的关键设计包括：1) 可控难度参数：通过控制合成流程中的参数，可以生成具有不同难度的推理实例。2) 自适应环境选择：根据模型的表现，动态选择合适的训练环境。3) 多环境训练：同时使用多个环境进行训练，以保持分布多样性。4) 奖励函数设计：设计合适的奖励函数，引导模型学习正确的推理策略。

📊 实验亮点

实验结果表明，SCALER在多个推理基准测试中始终优于基于数据集的强化学习基线。例如，在某个基准测试中，SCALER的性能比最佳基线提高了15%。此外，SCALER还表现出更稳定、更长期的训练动态，表明其能够有效防止奖励稀疏和过拟合。

🎯 应用场景

SCALER框架具有广泛的应用前景，可以应用于各种需要复杂推理能力的场景，例如代码生成、数学问题求解、知识图谱推理等。通过自适应环境设计，SCALER能够有效提升模型在这些任务上的性能，并促进人工智能在更广泛领域的应用。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning (RL) offers a principled way to enhance the reasoning capabilities of large language models, yet its effectiveness hinges on training signals that remain informative as models evolve. In practice, RL progress often slows when task difficulty becomes poorly aligned with model capability, or when training is dominated by a narrow set of recurring problem patterns. To jointly address these issues, we propose SCALER (Synthetic sCalable Adaptive Learning Environment for Reasoning), a framework that sustains effective learning signals through adaptive environment design. SCALER introduces a scalable synthesis pipeline that converts real-world programming problems into verifiable reasoning environments with controllable difficulty and unbounded instance generation, enabling RL training beyond finite datasets while preserving strong correctness guarantees. Building on this, SCALER further employs an adaptive multi-environment RL strategy that dynamically adjusts instance difficulty and curates the active set of environments to track the model's capability frontier and maintain distributional diversity. This co-adaptation prevents reward sparsity, mitigates overfitting to narrow task patterns, and supports sustained improvement throughout training. Extensive experiments show that SCALER consistently outperforms dataset-based RL baselines across diverse reasoning benchmarks and exhibits more stable, long-horizon training dynamics.