微软重磅发布三大AI推理算法：突破大模型数学与逻辑推理瓶颈

6月18日凌晨，微软研究院发布三篇突破性论文，正式公开rStar-Math、LIPS、CPL三大算法，直击大语言模型（LLM）的核心痛点——数学推理与逻辑链能力不足。这些算法不仅适用于百亿参数大模型，也能显著提升小模型的推理性能，被业界称为“推理增强三件套”。

一、rStar-Math：用蒙特卡洛树搜索实现“深度思考”

核心思想：将蒙特卡洛树搜索（MCTS）与代码验证结合，让大模型像人类一样“反复推演再下结论”。

技术亮点：

1. 代码增强的思维链（CoT）：

• 模型生成推理步骤时，同步输出Python代码并执行验证，仅保留代码执行通过的逻辑链。
• 实验显示，该方法在MATH数据集上的准确率提升23%。

2. 偏好对训练（PPM）：

• 传统方法直接用Q值作为奖励信号，但噪声大、精度低。
• rStar-Math提出“高Q值正样本+低Q值负样本”对比学习，让模型学会区分推理步骤的优劣。

3. 四轮自我进化：

• 策略模型与奖励模型（PPM）通过迭代训练逐步升级，问题难度逐轮递增，最终覆盖复杂数学证明。

论文地址："arXiv:2501.04519" (https://arxiv.org/pdf/2501.04519)

二、LIPS：数学证明的“符号计算+神经直觉”双引擎

核心思想：将数学证明分解为符号缩放（严谨但有限）和神经重写（灵活但需筛选），二者协同突破传统方法的局限性。

技术突破：

1. 符号缩放：

• 基于不等式引理库（如AM-GM不等式）对目标式进行严格变形，但可能产生无效子目标。
• 通过SMT求解器自动验证缩放策略的有效性。

2. 神经重写：

• 大模型负责生成等价变形策略（如分母有理化、变量替换），凭借“数学直觉”从无限可能中筛选最优路径。

3. 两阶段筛选：

• 符号过滤：利用齐次性、解耦性等数学特性快速剔除无效目标。
• 神经排序：对剩余目标用大模型进行最终优先级排序。

论文地址："arXiv:2502.13834" (https://arxiv.org/pdf/2502.13834)

三、CPL：关键计划学习——让AI学会“抓重点”

核心思想：传统强化学习在跨任务泛化上表现不佳，CPL通过抽象计划空间搜索和关键步骤优化，实现推理能力的本质提升。

创新点：

1. 计划空间搜索：

• 先生成高层次解题计划（如“先求导再积分”），而非直接输出具体公式，增强泛化性。

2. Step-APO优化：

• 改进DPO（直接偏好优化），引入优势估计权重，让模型识别对结果影响最大的关键步骤。
• 在代码生成任务中，关键步骤识别准确率提升37%。

论文地址："arXiv:2409.08642" (https://arxiv.org/pdf/2409.08642)

四、学术启示：AI推理的未来方向

微软此次提出的三大算法，共同指向LLM推理能力的下一代范式：

1. 混合架构：符号计算（严谨性）+神经生成（灵活性）的结合不可逆。
2. 自我进化：自动化迭代训练将成为模型能力跃迁的核心路径。
3. 计划抽象：高层次推理规划将逐步取代“端到端暴力生成”。

业内评价：

“这或许是GPT-5时代的关键技术储备——让AI不仅会‘说’，更要会‘想’。” ——艾伦AI研究所研究员

本文转载自​​柏企阅文​​，作者：tailet