Parallel-R1

腾讯AI Lab首创RL框架Parallel-R1，教大模型学会「并行思维」

自从 Google Gemini 将数学奥赛的成功部分归功于「并行思维」后，如何让大模型掌握这种并行探索多种推理路径的能力，成为了学界关注的焦点。然而，现有方法多依赖于监督微调（SFT），模型一来只能模仿预先构造的 parallel thinking 数据，难以泛化到真实的复杂任务中，其次这种方式对数据要求很高，往往需要复杂的 data pipeline 来构造。为解决这些难题，来自腾讯 AI Lab 西雅图、马里兰大学、卡内基梅隆大学、北卡教堂山分校、香港城市大学、圣路易斯华盛顿大学等机构的研究者们（第一作者郑童是马里兰大学博士生，本工作于其在腾讯 AI Lab 西雅图实习期间完成）首创了 Parallel-R1 框架 —— 这是第一个通过强化学习（RL）在通用数学推理任务上教会大模型进行并行思维的框架。

9/17/2025 5:49:00 PM

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