自我对弈帮助AI在围棋中达到超人类水平，那么为何对LLM未能如此？研究人员找到了解决方案。

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self-play llm reward-hacking language-models theorem-proving lean4 scaling-laws

摘要

研究人员引入了自导自对弈（Self-Guided Self-Play, SGS），这是一种用于LLM的自我对弈算法，通过使用指引角色（Guide）对合成问题进行评分来防止奖励作弊（reward hacking）。应用于Lean4中的定理证明时，SGS超越了强化学习基线，并使7B模型胜过671B模型。

https://arxiv.org/abs/2604.20209 https://github.com/LukeBailey181/sgs LLM自我对弈算法的一个显著特点是，理论上，它们的学习没有任何界限：猜想者模型（Conjecturer）为求解者模型（Solver）创造问题，两者共同改进。然而在实践中，现有的LLM自我对弈方法无法随大量计算资源良好扩展，反而会陷入学习平台期。我们认为，这是因为长时间的训练中，猜想者学会了作弊以获取奖励，产生人为复杂且无助于求解者改进的问题。为了克服这一问题，我们引入了自导自对弈（Self-Guided Self-Play, SGS），这是一种自我对弈算法，其中语言模型本身引导猜想者远离退化。在SGS中，模型承担三个角色：求解者、猜想者，以及一个指引者（Guide），后者根据合成问题与未解决目标问题的相关性、问题的清晰度和自然性对其进行评分，从而提供监督以防止猜想者崩溃。我们的核心假设是，语言模型能够评估一个子问题是否有助于实现目标。我们通过比以往研究更长的训练时间、以及为累积解决率曲线拟合缩放定律，来评估SGS的扩展特性。将SGS应用于Lean4中的形式化定理证明，我们发现，它在不到80轮自我对弈中便超越了最强RL基线的渐近解决率，并使得一个7B参数模型在经过200轮自我对弈后，能够解决比671B参数模型pass@4更多的问题。
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