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TinyZero的顿悟效果主要体现在算法类任务的突现能力上

2025-09-10 2.8 K

顿悟效应的任务表现

TinyZero在倒计时和乘法两类典型算法任务中展示了显著的”顿悟”特征。通过特定的数据预处理流程(如countdown.py脚本的模板转换机制),模型能在有限训练step后突然掌握任务规律。这归功于verRL框架设计的两个关键组件:动态价值估计器和策略验证模块。例如在倒计时任务中,模型会在50-100个episode后准确率从随机猜测跃升至90%以上,这种非线性进步曲线正是顿悟效应的典型特征。

  • 任务类型:离散数学运算任务
  • 关键指标:准确率的阶跃式提升
  • 数据要求:需要特定格式的指令微调数据

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