仅100种子题，合成数据质量超GPT-5，阿里、上交提出Socratic-Zero框架

主要观点总结

本文介绍了阿里巴巴与上海交通大学联合提出的Socratic-Zero方法，一个完全无外部数据依赖的自主推理训练框架。该方法通过三个智能体的协同进化，从100个种子问题出发，自动生成高质量、难度自适应的课程，并持续提升模型推理能力。论文详细介绍了Socratic-Zero的方法、实验结果和工程价值。

关键观点总结

关键观点1: 研究背景

当前大语言模型在数学推理上依赖海量人工标注数据，存在突破瓶颈的需求。

关键观点2: 研究方法

阿里巴巴与上海交通大学EPIC Lab联合提出Socratic-Zero，一个自主推理训练框架，通过三个智能体的协同进化，从100个种子问题出发生成高质量课程。

关键观点3: 哲学理念转化

受苏格拉底哲学对话启发，将哲学理念转化为可计算的协同机制，实现智能体之间的自进化。

关键观点4: 实验与结果

Socratic-Zero在多个数学推理基准测试上表现出显著优势，且合成数据质量超越GPT-5等顶级闭源模型。

关键观点5: 工程价值

Socratic-Zero训练流程工程友好，具有轻量、可复现、高性价比等特点。