REASONING GYM: Reasoning Environments for Reinforcement Learning with Verifiable Rewards

📄 arXiv: 2505.24760v2 📥 PDF

作者: Zafir Stojanovski, Oliver Stanley, Joe Sharratt, Richard Jones, Abdulhakeem Adefioye, Jean Kaddour, Andreas Köpf

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-05-30 (更新: 2025-10-20)

备注: NeurIPS 2025 Spotlight. For code, see https://github.com/open-thought/reasoning-gym

💡 一句话要点

提出 Reasoning Gym，用于强化学习的可验证奖励推理环境库

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习 推理环境 程序化生成 可验证奖励 数据生成器

📋 核心要点

  1. 现有推理数据集通常是固定的，难以满足强化学习对大规模、多样化数据的需求，限制了模型泛化能力。
  2. Reasoning Gym 通过程序化生成数据，提供无限的、复杂度可调的训练数据，覆盖多个推理领域。
  3. 实验结果验证了 Reasoning Gym 在评估和训练推理模型方面的有效性，为强化学习推理研究提供了新工具。

📝 摘要（中文）

本文介绍 Reasoning Gym (RG)，这是一个用于强化学习的推理环境库，具有可验证的奖励。它提供了超过100个数据生成器和验证器，涵盖多个领域，包括代数、算术、计算、认知、几何、图论、逻辑以及各种常见游戏。RG 的关键创新在于能够生成几乎无限的、复杂度可调的训练数据，这与大多数通常是固定的推理数据集不同。这种程序生成方法允许跨不同难度级别进行持续评估。实验结果表明了 RG 在评估和强化学习推理模型方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有强化学习推理任务的数据集通常规模有限，且难度固定，难以训练出泛化能力强的模型。此外，验证模型推理过程的正确性也面临挑战，缺乏可验证的奖励机制。

核心思路：Reasoning Gym 的核心思路是通过程序化生成推理任务和相应的验证器，从而可以无限生成训练数据，并根据验证器的结果提供可验证的奖励信号。这种方法允许控制任务的难度，并提供细粒度的反馈，从而促进模型的学习。

技术框架：Reasoning Gym 包含数据生成器和验证器两部分。数据生成器负责生成各种推理任务，涵盖代数、算术、计算、认知、几何、图论、逻辑和游戏等领域。验证器则用于验证模型对推理任务的解答是否正确，并提供相应的奖励。整个框架允许用户自定义任务的难度和奖励机制。

关键创新：Reasoning Gym 最重要的创新在于其程序化生成数据的能力。与传统的固定数据集不同，RG 可以根据需要生成任意数量的训练数据，并且可以控制数据的难度和多样性。此外，RG 提供的可验证奖励机制可以更有效地指导模型的学习。

关键设计：RG 的数据生成器和验证器是根据各个领域的特点设计的。例如，在代数领域，生成器可以生成不同复杂度的方程，验证器则可以验证方程的解是否正确。在图论领域，生成器可以生成不同结构的图，验证器则可以验证图的性质是否满足要求。奖励函数的设计也与任务相关，通常是根据验证器的结果来确定，例如，正确解答任务可以获得正奖励，错误解答则获得负奖励。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了 Reasoning Gym 的有效性。实验结果表明，使用 RG 训练的强化学习模型在各种推理任务上都取得了良好的性能。与使用固定数据集训练的模型相比，使用 RG 训练的模型具有更好的泛化能力和鲁棒性。具体性能数据未知，但实验结果表明 RG 是一个有价值的推理环境。

🎯 应用场景

Reasoning Gym 可用于训练和评估各种强化学习推理模型，例如解决数学问题、进行逻辑推理、玩游戏等。它还可以用于研究不同推理策略的优劣，以及探索如何设计更有效的奖励函数。该研究成果有助于提升人工智能系统的推理能力和解决复杂问题的能力，在智能客服、自动驾驶、金融分析等领域具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

We introduce Reasoning Gym (RG), a library of reasoning environments for reinforcement learning with verifiable rewards. It provides over 100 data generators and verifiers spanning multiple domains including algebra, arithmetic, computation, cognition, geometry, graph theory, logic, and various common games. Its key innovation is the ability to generate virtually infinite training data with adjustable complexity, unlike most previous reasoning datasets, which are typically fixed. This procedural generation approach allows for continuous evaluation across varying difficulty levels. Our experimental results demonstrate the efficacy of RG in both evaluating and reinforcement learning of reasoning models.