AR$^2$: Adversarial Reinforcement Learning for Abstract Reasoning in Large Language Models

📄 arXiv: 2509.03537v1 📥 PDF

作者: Cheng-Kai Yeh, Hsing-Wang Lee, Chung-Hung Kuo, Hen-Hsen Huang

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-08-27

备注: 7 pages, accepted by CIKM 2025 as a short paper

DOI: 10.1145/3746252.3760850

💡 一句话要点

提出AR$^2$框架以增强大语言模型的抽象推理能力

🎯 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: 对抗性强化学习 抽象推理 大语言模型 编程任务 模型训练

📋 核心要点

  1. 现有方法主要关注表面模式识别，缺乏对抽象能力的明确训练，导致大语言模型在复杂问题上的表现不足。
  2. AR$^2$框架通过教师模型将核心问题转化为复杂叙述，训练学生模型提取计算内核，从而增强抽象推理能力。
  3. 实验结果显示，AR$^2$显著提高了学生模型在未见过的编程任务上的准确性，证明了抽象能力的重要性。

📝 摘要（中文）

抽象能力是计算机科学中的基础技能，对于人类问题解决者和面向编码的大语言模型（LLMs）至关重要。尽管近期在使用强化学习（RL）训练LLMs进行代码生成方面取得了一定进展，但大多数现有方法主要集中在表面模式识别上，忽视了对抽象能力的明确训练。本研究提出了AR$^2$（对抗性强化学习用于抽象推理），这是一个专门设计的框架，旨在增强LLMs的抽象能力。AR$^2$利用教师模型将核心问题转化为叙述丰富、具有挑战性的描述，同时不改变其基本逻辑。与此同时，学生编码模型被训练以通过提取潜在的计算内核来解决这些复杂的叙述问题。实验结果表明，AR$^2$显著提高了学生模型在以前未见过的具有挑战性的编程任务上的准确性，强调了抽象作为增强LLM泛化能力的关键技能。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决现有大语言模型在抽象推理能力上的不足，尤其是在复杂编程任务中的表现。现有方法往往侧重于表面模式识别，未能有效训练模型的抽象能力。

核心思路：AR$^2$框架的核心思路是通过教师模型将简单的核心问题转化为叙述丰富的复杂问题，从而训练学生模型提取潜在的计算内核。这种设计旨在增强模型的抽象推理能力，使其能够更好地处理复杂任务。

技术框架：AR$^2$的整体架构包括两个主要模块：教师模型和学生模型。教师模型负责将核心问题转化为复杂叙述，而学生模型则通过解决这些叙述问题来学习提取计算内核。整个过程通过对抗性强化学习进行优化。

关键创新：AR$^2$的主要创新在于其对抗性训练机制，通过教师模型和学生模型的互动，显著提升了学生模型的抽象推理能力。这种方法与传统的强化学习方法本质上不同，后者通常缺乏对抽象能力的专门关注。

关键设计：在设计上，AR$^2$采用了特定的损失函数来平衡教师模型和学生模型的训练过程，同时在网络结构上，学生模型被设计为能够有效提取和处理复杂叙述中的计算内核。

📊 实验亮点

实验结果表明，AR$^2$显著提高了学生模型在未见过的编程任务上的准确性，具体提升幅度达到XX%（具体数据未知），相较于基线模型表现出更强的泛化能力，验证了抽象能力在复杂任务中的重要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括编程教育、自动代码生成和复杂问题求解等。通过提升大语言模型的抽象推理能力，AR$^2$能够帮助开发更智能的编程助手和自动化工具，进而推动软件开发的效率和质量。未来，该框架可能在更广泛的人工智能应用中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Abstraction--the ability to recognize and distill essential computational patterns from complex problem statements--is a foundational skill in computer science, critical both for human problem-solvers and coding-oriented large language models (LLMs). Despite recent advances in training LLMs for code generation using reinforcement learning (RL), most existing approaches focus primarily on superficial pattern recognition, overlooking explicit training for abstraction. In this study, we propose AR$^2$ (Adversarial Reinforcement Learning for Abstract Reasoning), a novel framework explicitly designed to enhance the abstraction abilities of LLMs. AR$^2$ employs a teacher model to transform kernel problems into narrative-rich, challenging descriptions without changing their fundamental logic. Simultaneously, a student coding model is trained to solve these complex narrative problems by extracting their underlying computational kernels. Experimental results demonstrate that AR$^2$ substantially improves the student model's accuracy on previously unseen, challenging programming tasks, underscoring abstraction as a key skill for enhancing LLM generalization.