为什么传统RL框架会陷入探索困境？

在大语言模型的实际应用中，强化学习范式虽然提升了复杂任务的表现，但传统框架下模型常陷入“利用”与“探索”的失衡。比如在数学推理任务中，模型往往在训练初期就快速锁定最优解，导致后续推理路径趋于固定。这种过早收敛不仅限制了模型的多样性生成能力，也阻碍了其性能上限的突破。特别是在面对高难度数学推理题时，模型容易陷入“答案正确但过程不完整”的僵化状态，无法持续优化推理路径。

这种困境在实际应用中尤为明显。比如在Qwen2.5-Math-7B这类微调模型中，模型在训练后期的熵值长期处于低位，推理过程缺乏灵活性。这种现象在多个数学推理基准测试中都有体现，说明传统RL框架在复杂任务中的探索能力存在明显短板。

为什么FR3E能突破传统RL框架的瓶颈？

来自字节跳动、MAP和曼彻斯特大学的联合团队提出了一种全新的结构化探索框架——First Return, Entropy-Eliciting Explore（FR3E）。该方法通过识别推理轨迹中高不确定性的关键token，将模型从“直接给出答案”的模式转向“逐步探索”的路径。这种设计让模型在保持正确性的同时，能持续优化推理过程，避免陷入固定的解题套路。

具体来说，FR3E分为两个阶段。第一阶段“First Return”通过多次rollout收集不同解题路径，筛选出关键决策点。这些关键点就像推理过程中的“路标”，帮助模型在后续探索中保持多样性。第二阶段“Entropy-Eliciting Explore”则通过动态优势调制机制，让模型在不同阶段调整探索力度。当模型在某个路径上表现良好时，会适当降低探索力度；当遇到瓶颈时，会加大探索力度，确保模型持续进化。

为什么这种结构化探索能提升模型性能？

FR3E的核心在于其对探索机制的系统性重构。传统RL框架中，模型在训练初期就倾向于选择已知的最优解，导致后续探索空间被压缩。而FR3E通过“先返回、再探索”的两阶段设计，让模型在保持正确性的同时，能持续优化推理路径。这种设计特别适用于需要深度推理的任务，比如数学证明、复杂逻辑推理等。

在数据构建方面，团队采用了双难度混合策略。低难度数据来自DeepScaler，帮助模型稳定初期训练；高难度数据取自SimpleRL的3-5级样本，挑战模型的深度推理能力。这种组合既保证了训练稳定性，又提供了足够的挑战性，让模型在不同难度层级都能持续进步。

为什么FR3E在多个基准测试中表现优异？

团队在GSM8K、Math500、Minerva Math等多个数学推理基准上进行了测试。结果表明，FR3E在多个基准上均显著优于强基线GRPO++。特别是在Qwen2.5-Math-7B这类微调模型中，FR3E成功突破了传统方法中熵值长期低位的“僵化”困境，实现了探索能力的再激活。

实验数据显示，FR3E在多个维度表现突出。首先，其熵值衰减更缓慢，推理路径更长，这说明模型在保持正确性的同时，能持续优化推理过程。其次，FR3E显著提升了“全正确”轨迹的数量，同时降低了“全错误”轨迹的比例。这表明，原本只能部分解出的问题，在FR3E的训练机制下，逐步演化为稳定、完整的正确解答路径。

为什么FR3E的探索机制值得推广？

FR3E提出的“结构化反馈 + 自适应调节”思想，具备良好的可扩展性。这种探索机制不仅适用于数学推理任务，也能拓展到其他需要深度推理的领域，比如法律推理、医学诊断等。团队认为，FR3E为未来大模型的强化学习训练提供了新的范式参考，特别是在需要持续优化推理路径的任务中，这种结构化探索机制能显著提升模型性能。

为什么这种探索机制能持续优化模型？

FR3E通过动态优势调制机制，让模型在不同阶段调整探索力度。当模型在某个路径上表现良好时，会适当降低探索力度，保持稳定性；当遇到瓶颈时，会加大探索力度，确保持续进化。这种机制让模型在保持正确性的同时，能持续优化推理路径，避免陷入固定的解题套路。

在实际应用中，这种探索机制能显著提升模型的灵活性。比如在面对复杂逻辑推理任务时，模型能逐步优化推理路径，而不是直接给出答案。这种设计特别适用于需要深度推理的场景，如数学证明、复杂逻辑推理等。

为什么FR3E能成为未来大模型的范式参考？

FR3E提出的结构化探索机制，为未来大模型的强化学习训练提供了新的范式参考。这种机制不仅能提升模型的推理能力，还能增强其在复杂任务中的适应性。特别是在需要持续优化推理路径的任务中，FR3E的探索机制能显著提升模型性能，使其在面对新问题时保持灵活性和创造力。

通过“先返回、再探索”的两阶段设计，FR3E不仅有效延缓了模型的过早收敛，更显著提升了复杂推理任务中的性能上限。实验充分验证了FR3E在多个数学推理基准上的优越性，尤其在提升探索多样性、增强长程推理稳定性方面表现突出。

总结来看，FR3E通过结构化探索机制，解决了传统RL框架在复杂任务中的探索不足问题。这种创新方法为大语言模型的强化学习训练提供了新的方向，有望在更多领域发挥实际价值。