Agon：通过隐式对手评分的竞争性跨模型强化学习提升推理能力
评分
79提出了全新的训练范式，无需过程标签即可隐式评判推理，显著不同于现有方法。
方法设计清晰，实验覆盖多个基准和模型家族，结果具有说服力。
可直接应用于现有LLM后训练流程，提升推理能力且无需额外标注。
论文发布时间极新（2025年7月），且针对当前推理强化学习热点。
来源为arXiv预印本，但来自活跃研究团队，方法详细可复现。
基础分 87.5 × T2 信源权重 ×0.9 = 79
精选线 70已入选精选
精选理由
该方法原创性强，实验结果显著，且通用性验证充分，属于推理增强领域的重要突破。
AI 点评
「这篇论文提出的Agon方法非常巧妙，通过双模型对抗训练隐式提升了推理链质量，且无需任何人工或外部奖励模型。对于从事RLHF或推理后训练的研究者和工程师来说，这是一个值得关注的新方向。实验在多个场景中表现一致，通用性令人信服。」
速览
Agon是一种创新的竞争性跨模型强化学习方法，通过让两个模型互为评分者来提升推理能力。与传统仅评分最终答案的GRPO不同，Agon在训练中隐式地评判推理过程，无需过程标签或奖励模型。两模型交替扮演“解题者”和“审阅者”，以超越对方为目标，形成动态对抗训练。推理时则采用级联模式：一个模型起草，另一个阅读后作答。在DeepMath硬分评测中，Agon使Qwen3模型的pass@1翻倍，效果远超未训练的混合智能体方法。该方法在编程竞赛和不同模型族（Qwen3.5、Gemma 4）上均有显著提升，揭示了对抗性共训练在推理强化中的潜力。
- Agon让两个竞争模型在训练中互为评分者，隐式评判推理过程，无需过程标签或奖励模型。
- 训练采用交替角色机制，两模型分别扮演解题者和审阅者，以超越对方为奖励。
- 推理时使用级联模式：一个模型起草答案，另一个阅读后给出最终答案。
- 在DeepMath硬分评测上，Agon使Qwen3的pass@1翻倍，效果远超GRPO和未训练的混合智能体方法。
正文
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