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當大語言模型開始被要求解數學題、寫證明、規劃任務流程，人們才真正意識到一件事：會生成并不等于會推理。
過去幾年，行業把大模型推向前所未有的規模，用 RLHF 和各種獎勵技術把答案校準得越來越像人類。但一個越來越尖銳的現實問題也隨之浮現：模型為什么有時一本正經地胡說八道？為什么在同一訓練框架下，它有時異常自信卻錯誤，有時又顯得畏首畏尾？在人們不斷強化學習信號、追求更高分數的同時，一個關鍵問題始終沒有被真正回答：正樣本與負樣本到底在模型內部改變了什么。
正是在這樣的背景下，來自人大高瓴學院的趙鑫團隊把注意力放在了這一核心問題上。他們沒有急于再提出一個更大的模型或更復雜的算法，而是刻意退后一步，圍繞 RLVR 框架設計了一整套系統實驗：如果只用正樣本會發生什么，只用負樣本又會產生怎樣的行為變化。模型是在真正形成推理能力，還是被獎勵函數推著走向某些看似合理的套路？進一步地，在一條完整的推理鏈中，是否存在少數關鍵 token，像岔路口一樣決定模型是走向正確，還是自信地偏離軌道。
圍繞這些問題，研究團隊完成了論文《A3PO: Adaptive Asymmetric Advantage Shaping for Reasoning Models》，并提出了推理模型訓練方法 A3PO。與其說這是一次方法層面的創新，不如說它首先完成了一次機制澄清：正樣本主要收縮策略空間，使模型在既有正確路徑上更加篤定，負樣本則擴張策略空間，推動模型跳出舊有模式持續探索，而真正決定訓練走向的，并非整條樣本本身，而是推理過程中那些冷門卻正確、以及自信但錯誤的關鍵 token。
在這一認識基礎上形成的 A3PO 方法，將訓練重點從整體樣本轉向關鍵決策點，使推理模型的學習過程變得更加可解釋、也更可控制。這一轉變表明，推理大模型的進步不再只是依賴規模和算力，而正在走向對訓練機制本身的深入理解。
論文地址：https://arxiv.org/pdf/2512.21625v1
實驗中，研究人員首先對比了正樣本和負樣本，并發現它們在訓練過程中起到的作用完全不同。
具體表現為，當只用正樣本訓練（PSR）時，模型會變得越來越確定：熵迅速下降，輸出分布越來越尖銳，答案長度明顯變短，經常直接給出結果而不展開完整推理。這說明正樣本更多是在強化已經正確的推理路徑，讓模型不斷重復熟悉的解題套路，同時也會抑制繼續探索新路徑。
與此相反，只用負樣本訓練（NSR）時，模型的熵保持在較高水平甚至上升，回答長度變長，推理步驟增多，表現出更強的嘗試和探索傾向。這是因為負樣本訓練主要在削弱錯誤 token 的概率，使原本集中的概率被分散到其他候選路徑上，從而帶來更強的探索能力。
不過，實驗也表明，兩種極端方式其實都不理想：只用正樣本容易出現 reward hacking，只報答案不推理，只用負樣本訓練不穩定，甚至可能生成亂碼。整體比較下來，正負樣本同時使用（DAPO）時訓練曲線更平穩，泛化能力也最好。
在此基礎上，研究人員又引入銳化（sharpen）和發現（discovery）兩個指標來刻畫模型生成內容的變化。銳化指標反映模型是否在重復歷史正確答案中已經出現過的 n-gram，而發現指標反映是否產生了新的、從未出現過的 n-gram。雷峰網
結果顯示，在銳化指標上，PSR 高于 DAPO，DAPO 又高于 NSR，在發現指標上則相反，NSR 最高，DAPO 居中，PSR 最低。這表明正樣本更像在磨刀，使已有正確模式變得更熟練、更穩定，而負樣本更像在開路，推動模型尋找新的推理方式，兩者結合才能既保證穩定性，又拓展能力上限。
研究團隊還從極性級 advantage 的角度分析了正負樣本權重的影響。以 Qwen2.5-7B-Math 為例，當增大正樣本權重（如 P2N1、P1N0.5）時，訓練獎勵上升更快，但熵明顯下降、輸出變短，探索能力減弱，權重過大時甚至會過擬合既有模式，而當增大負樣本權重（如 P1N5）時，熵和輸出長度都更高，探索更充分，但獎勵上升變慢，模型表現得更加謹慎。
實驗表明，決定訓練動態的關鍵不在于各自權重的絕對大小，而在于正負樣本之間的比例，例如 P2N1 與 P1N0.5 的比例相同，曲線表現也非常相似。總體來看，正負 advantage 比例大約在 1:2 左右時，能夠較好地兼顧收斂速度與探索能力。
最后，在 token 級別的實驗中，研究人員進一步分析了哪些 token 在訓練中最關鍵。結果發現，并不是所有 token 都同等重要，而是兩類最關鍵：一類是正樣本中的低概率 token，即冷門但正確的推理步驟，另一類是負樣本中的高概率 token，也就是模型非常自信但實際上是錯誤的部分。
前者需要重點獎勵，以保留多樣但正確的推理路徑，后者需要重點懲罰，防止模型固執地堅持錯誤答案。新提出的 A3PO 方法正是圍繞這兩類關鍵 token 進行非對稱加權設計的，這一點也得到了實驗數據的支持。
在 Qwen2.5-7B-Math 上，A3PO 在 AIME24 與 AIME25 上分別從 DAPO 的 27.6 和 21.4 提升到 31.5 和 24.8；在 Qwen3-8B-Base 上，也從 34.2/26.1 提升到 37.8/30.4；在 DeepSeek-R1 蒸餾模型上，則從 60.8/50.8 提升到 65.2/54.1。并且，這些提升不僅出現在單一數據集上，而是在 AIME、MATH500、GPQA 等多個基準上同時出現，其中多項結果還通過了顯著性檢驗。
因此，可以認為 A3PO 在保持較強探索能力的同時，確實在不同模型與不同評測任務上帶來了穩定且明確的性能提升。
為了得到全面的實驗結果，研究人員首先圍繞 RLVR 框架搭建了一系列對照實驗，目的是不急于提出新方法，而是先把正樣本和負樣本的作用拆開來看，分別考察只用正樣本、只用負樣本以及正負樣本同時使用時模型的具體表現。雷峰網(公眾號：雷峰網)
實驗選擇了三種類型不同的大語言模型作為基座，包括數學能力增強的 Qwen2.5-7B-Math、通用預訓練模型 Qwen3-8B-Base 以及經過推理蒸餾的 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B，并分別在三種訓練范式下進行對比：只使用正樣本更新的 PSR，只使用負樣本更新的 NSR，以及同時利用正負樣本、目前較常用的 DAPO 方法。
整個訓練過程中不僅跟蹤模型的熵、生成回答長度和獎勵值等指標，以反映其確定性與探索性的變化，還在驗證集上測試 AIME25 的 Avg@32 和 Pass@32 等指標，來評估真實推理能力。
在確認正負樣本都發揮重要且不同作用之后，研究人員進一步進行粗粒度的參數控制實驗，從極性層面調整 advantage 權重。在 Qwen2.5-7B-Math 上，將 RLVR 的損失函數拆分為正樣本項和負樣本項，通過設置不同的權重組合（如正負 1:5 或 2:1 等），系統比較不同權重比例下模型的熵、輸出長度、訓練獎勵以及 AIME24 上的表現，從而分析正負樣本整體權重對訓練動態的影響。
在此基礎上，研究視角被進一步細化到 token 層面。研究人員不再僅討論“正負樣本整體重要與否”，而是考察一條推理序列內部不同 token 的差異作用。具體做法是根據 token 的熵和概率兩個維度，挑選出正樣本和負樣本中高熵與低熵、高概率與低概率的不同 token 類型，然后分別對這些 token 的 advantage 進行大幅放縮，例如乘以 0.2 或 5，觀察模型訓練曲線與生成行為隨之發生的變化，從而找出真正對訓練最敏感、最關鍵的 token 區域。
在完成以上一系列分析之后，研究團隊提出了新的 A3PO 方法，其核心思想是在 RLVR 目標中引入自適應且非對稱的 token 級 advantage 加權機制：對正樣本中低概率的 token 給予更高獎勵，以鼓勵保留多樣但正確的推理路徑，對負樣本中高概率的 token 給予更強懲罰，以重點糾正模型自信但錯誤的推理。同時，這些加權系數在訓練過程中逐步衰減，使模型能夠從前期的更強探索自然過渡到后期的穩定收斂。
實驗采用與前述相同的三種模型，在 DAPO-Math 數據集上進行訓練，基于 Verl 與 vLLM 的離線強化學習框架，每個提示生成 8 個樣本，訓練 300 步，并與 GRPO、DAPO、W-REINFORCE、DAPO-Fork-Tokens 和 Lp-Reg 等方法進行對比，測試任務涵蓋 AIME24、AIME25、MATH500、GPQA 與 LiveCodeBench 等多個推理基準。
此外，研究團隊還系統評估了 A3PO 在不同模型規模和不同訓練數據集上的泛化能力，并對其關鍵超參數（包括 token 選擇比例、初始縮放系數 ρ 以及衰減系數 α）進行了敏感性分析，從而形成完整的實驗設計框架。
整體來看，這項研究的核心意義在于，它把原本相對模糊的 RLVR 訓練過程，轉化為一個具有清晰結構和內部機制解釋的框架。過去在強化學習訓練推理模型時，人們大致知道需要正樣本，也會使用負樣本，但往往難以回答一個根本問題：正負樣本各自在訓練中究竟起什么作用，它們如何改變模型的學習動力學。
這項工作通過系統實驗給出了明確答案：正樣本主要收縮策略空間，使模型已經掌握的正確模式更加集中和穩定，負樣本則擴張策略空間，迫使模型脫離舊有模式，去探索新的推理路徑。更重要的是，研究并未停留在正樣本銳化能力、負樣本促進探索這樣的概括層面，而是進一步指出訓練質量真正取決于哪些具體決策點被重點強化。
研究表明，正樣本中那些原本選擇概率較低但通向正確答案的 token，以及負樣本中那些模型高度自信卻指向錯誤答案的 token，對探索與利用平衡具有決定性影響。
A3PO 的設計正是把這一認識具體化為訓練原則，在這些關鍵拐點上進行非對稱 advantage 放大，并隨訓練進程逐步衰減這種偏置。由此，強化學習不再只是簡單地增加正確獎勵或扣減錯誤分數，而是轉向圍繞關鍵局部決策點有針對性地塑造策略分布。這樣的視角，使正負樣本從被動的數據來源，轉變為可被精細調控的優化工具，也把方法研究從經驗性調參提升到機制性設計層面。
從更長遠看，這一思路為大模型對齊、多模態推理以及智能體決策中的強化學習提供了共同的方向，即不再平均對待所有行為信號，而是抓住那些對整體策略結構影響最大的關鍵 token 和關鍵狀態進行重點塑形。
這篇論文的通訊作者為趙鑫，現任中國人民大學高瓴人工智能學院教授、長聘副教授，同時他也是國家優青項目獲得者。
趙鑫教授于 2014 年 7 月在北京大學取得博士學位，之后就職于中國人民大學，至今一直從事教學與科研工作。他的主要研究領域為信息檢索與自然語言處理，目前已發表學術論文 200 余篇，谷歌學術引用量超過 1.8 萬次。
他牽頭開發了開源推薦系統工具 RecBole（伯樂）和文本生成工具 TextBox（妙筆），并組織撰寫了《A Survey of Large Language Models》綜述論文及中文專著《大語言模型》。
趙鑫教授先后獲得吳文俊人工智能優秀青年獎（2020）、ECIR 2021 時間檢驗獎、RecSys 2022 最佳學生論文提名、CIKM 2022 最佳資源論文提名等榮譽稱號，同時入選中國科協青年人才托舉工程、北京智源青年科學家和 CCF–IEEE CS 青年科學家計劃，其系列研究成果還榮獲教育部自然科學一等獎、北京市自然科學二等獎及中國計算機學會自然科學二等獎。
參考鏈接：https://gsai.ruc.edu.cn/waynexinzhao
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