SPSD：面向大模型推理的自博弈搜索蒸馏
原文标题：Self-Play Search Distillation for Large Language Model Reasoning
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论文提出自博弈搜索蒸馏（SPSD），利用在棋类游戏上训练的类 MuZero 网络进行自博弈，将搜索记录转化为超人类思维链，为 LLM 提供基于环境的监督。该方法仅用自博弈搜索记录训练，却能迁移到未见过的数学任务：在 Qwen3-4B-Base 上，六个数学基准均值从 24.1 提升至 36.6，留出棋类胜率从 15% 提升至 45%。
- 问题
- LLM 推理训练缺高质量数据，合成数据质量低、人工标注贵。
- 方法
- 用棋类上训练的类 MuZero 网络自博弈，把搜索记录转成超人类思维链做环境监督。
- 结果
- Qwen3-4B-Base 六个数学基准均值 24.1→36.6，留出棋类胜率 15%→45%。
- 影响
- 提供一种低标注成本、可跨域迁移的推理数据生成路径，值得做 LLM 后训练的人评估。
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