科学家揭示训练代码执行器受限于模型能力，指明智能体要融入符号计算

主要观点总结

中国科学技术大学的校友陈勇超及其团队近期在人工智能领域取得了重要进展。他们采用Qwen-3B/7B/14B为初始模型，通过多步监督微调（SFT）和群体相对策略优化（GRPO）等方法，让模型在多个推理和规划任务上进行训练。研究发现在任务多样性和模型能力方面存在挑战，单纯靠强化学习难以达到良好效果。因此，团队尝试通过训练提高模型自如运用代码执行器的能力，涉及指导主模型的生成和微调单个模型以兼顾纯文字推理和符号计算的能力。相关工作以《R1-Code-Interpreter：通过监督学习与强化学习训练大语言模型的代码推理能力》为题发表在arXiv上。该研究为未来大模型在推理和规划任务中的应用提供了新方向，如虚拟世界中的旅行规划、网页任务及科学问题求解等。

关键观点总结

关键观点1: 研究背景

陈勇超及其团队致力于解决人工智能在推理和规划任务中的挑战，特别是在符号计算和代码执行方面的难题。

关键观点2: 研究内容

团队采用多步监督微调（SFT）和群体相对策略优化（GRPO）等方法训练模型，并在任务多样性方面面临挑战。他们发现单纯靠强化学习难以达到理想效果，因此尝试训练模型提高自如运用代码执行器的能力。

关键观点3: 研究成果

团队发表了《R1-Code-Interpreter：通过监督学习与强化学习训练大语言模型的代码推理能力》等相关论文，为解决人工智能在推理和规划任务中的难题提供了新的方向。

关键观点4: 未来展望

陈勇超认为未来大模型在做推理和规划任务时，应该在三种方法模态之间自由选择和衔接。他计划探索结合这三种模式的方法，并在具体实际应用任务上达到更好的效果。

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