在强化学习的研究领域，创新进展不断涌现，其中一项近期的重要突破犹如一颗重磅炸弹，迅速吸引了业界的广泛关注。研究人员意外发现，即便缺乏大量的数学训练数据，人工智能仅通过参与简单的游戏，其数学推理能力也能得到显著提升。那么，这一现象背后的深层原因究竟是什么
全新发现颠覆传统
先前的研究表明中国电子科技集团公司第二十一研究所微电机网，即便未给出标准答案，强化学习在处理数学问题方面仍能显著提高模型的表现。这一发现促使学术界对强化学习的训练方法进行了重新思考。莱斯大学、约翰斯・霍普金斯大学的研究团队与英伟达携手，在该领域取得了新的突破。他们成功将多模态大型语言模型（MLLM）应用于贪吃蛇等基础游戏，并且在不依赖数学或跨学科训练数据的情况下，显著增强了模型的多模态推理能力。
ViGaL 方法脱颖而出
研究团队研发了一种名为ViGaL的新型视觉游戏学习策略。该方法在多个主流视觉数学测试中均取得了优异表现。同时，在MMMU系列测试中也展现出了卓越的成效。其性能显著超越了以往基于数据训练的强化学习模型。在数学等学科领域，ViGaL取得了显著的成就。ViGaL的设计独具匠心，充分借鉴了游戏领域的智慧结晶。它成功地将游戏行业的元素转化为数学、空间以及跨学科的思维方式。同时，ViGaL展现出广泛的适用性，并得到了广泛的推广与应用。
跨域泛化成果显著
研究团队采用了参数量高达70亿的Qwen2.5-VL模型进行训练。该模型主要运用强化学习技术，对贪吃蛇和旋转游戏进行了训练。在多个基准测试中，该模型展现出卓越的表现，效果十分显著。具体分析，在数学推理基准测试中，平均提升了2.9个百分点；而在多学科推理基准测试中，平均提升了2.0个百分点。这一成果已超越了仅针对数学或多学科数据进行强化训练的方法。
游戏助力模型提升
游戏进行时，模型以图像和文字组合的游戏环境为输入，依照游戏指令执行推理任务，并在该环境中实施对应动作。经过游戏训练，模型推理能力得到提升，并且这种能力得以延伸至数学及其他跨学科领域的后续任务，宛如为其开辟了一条全新的学习途径。
游戏对应推理问题
在参与“玩耍”等活动中，孩子们逐渐构筑起抽象思维的根基；同时，研究人员在游戏过程中发现了提高模型效率的策略。例如，“四子连珠”游戏有助于评估规划技能，“虚拟工具”游戏则揭示了问题解决的认知过程。此外，还有一些游戏专注于深化空间几何的理解，这与解决涉及角度、长度等数学推理问题密切相关。
通用推理能力的启示
该研究揭示，除了针对特定目标的学习，增强基础的通用推理能力可能有助于提高模型的表现力。ViGaL 通过对游戏领域的深入研究，为强化学习领域提供了新的视角，同时也拓展了新的研究方向。
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