SCALER:Synthetic Scalable Adaptive Learning Environment for Reasoning

📄 arXiv: 2601.04809v1 📥 PDF

作者: Caijun Xu, Changyi Xiao, Zhongyuan Peng, Xinrun Wang, Yixin Cao

分类: cs.AI

发布日期: 2026-01-08

备注: 19 pages,5 figures

💡 一句话要点

提出SCALER框架，通过自适应环境设计提升LLM的推理能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 强化学习 大型语言模型 推理能力 自适应环境 编程问题

📋 核心要点

  1. 现有RL方法在训练LLM推理能力时，面临任务难度与模型能力不匹配以及过拟合于特定问题模式的挑战。
  2. SCALER通过可扩展的合成流程生成可控难度的推理环境，并采用自适应多环境RL策略，动态调整训练难度和环境分布。
  3. 实验结果表明，SCALER在多个推理基准测试中超越了传统RL方法，并展现出更稳定和持久的训练效果。

📝 摘要（中文）

强化学习(RL)为提升大型语言模型(LLM)的推理能力提供了一种有效途径，但其有效性取决于随着模型演进仍然具有信息量的训练信号。实际上，当任务难度与模型能力不匹配，或训练被少数重复问题模式主导时，RL的进展往往会减缓。为了共同解决这些问题，我们提出了SCALER（用于推理的合成可扩展自适应学习环境），该框架通过自适应环境设计来维持有效的学习信号。SCALER引入了一个可扩展的合成流程，将真实世界的编程问题转换为具有可控难度和无限实例生成的可验证推理环境，从而实现超越有限数据集的RL训练，同时保持强大的正确性保证。在此基础上，SCALER进一步采用了一种自适应多环境RL策略，动态调整实例难度并管理活跃环境集，以跟踪模型的能力前沿并保持分布多样性。这种协同适应可以防止奖励稀疏性，减轻对狭窄任务模式的过度拟合，并支持整个训练过程中的持续改进。大量实验表明，SCALER在各种推理基准测试中始终优于基于数据集的RL基线，并表现出更稳定、更长期的训练动态。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在利用强化学习提升大型语言模型的推理能力时，存在两个主要痛点。一是任务难度与模型能力不匹配，导致训练信号稀疏；二是模型容易过拟合于训练数据中的特定模式，泛化能力不足。这些问题限制了强化学习在提升LLM推理能力方面的潜力。

核心思路：SCALER的核心思路是通过自适应地生成和选择训练环境，来维持有效的学习信号，并防止模型过拟合。具体来说，它通过一个可扩展的合成流程，将真实世界的编程问题转化为具有可控难度的推理环境。同时，采用自适应多环境RL策略，动态调整实例难度和环境分布，以跟踪模型的能力前沿，并保持训练数据的多样性。

技术框架：SCALER框架主要包含两个核心模块：可扩展的合成流程和自适应多环境RL策略。合成流程负责将真实世界的编程问题转化为可验证的推理环境，并控制问题的难度和生成无限的实例。自适应多环境RL策略则负责动态调整实例难度和管理活跃环境集，以跟踪模型的能力前沿并保持分布多样性。整个框架通过不断地生成新的训练环境，并根据模型的学习情况动态调整训练策略，从而实现持续的改进。

关键创新：SCALER的关键创新在于其自适应环境设计。与传统的静态数据集训练不同，SCALER能够根据模型的学习进度动态调整训练环境的难度和分布，从而维持有效的学习信号，并防止模型过拟合。这种自适应性使得SCALER能够更有效地提升LLM的推理能力。

关键设计：SCALER的关键设计包括：1) 可控难度的问题生成机制，允许根据模型能力调整问题难度；2) 多环境RL策略，同时训练多个不同类型的环境，增加训练数据的多样性；3) 自适应环境选择机制，根据模型在不同环境上的表现，动态调整环境的权重，优先选择模型表现较差的环境进行训练。

📊 实验亮点

实验结果表明，SCALER在多个推理基准测试中始终优于基于数据集的RL基线。具体来说，SCALER在某些任务上取得了显著的性能提升，并且表现出更稳定、更长期的训练动态。这些结果表明，SCALER的自适应环境设计能够有效地提升LLM的推理能力，并克服传统RL方法的局限性。

🎯 应用场景

SCALER框架可应用于提升各种大型语言模型的推理能力，尤其是在需要处理复杂逻辑和编程问题的场景中。例如，可以用于提高代码生成、数学问题求解、以及复杂决策制定等任务的性能。该研究的实际价值在于能够更有效地利用强化学习来训练LLM，使其具备更强的推理能力，从而在更广泛的应用领域发挥作用。未来，该框架可以进一步扩展到其他类型的推理任务，并与其他技术相结合，以实现更强大的AI系统。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning (RL) offers a principled way to enhance the reasoning capabilities of large language models, yet its effectiveness hinges on training signals that remain informative as models evolve. In practice, RL progress often slows when task difficulty becomes poorly aligned with model capability, or when training is dominated by a narrow set of recurring problem patterns. To jointly address these issues, we propose SCALER (Synthetic sCalable Adaptive Learning Environment for Reasoning), a framework that sustains effective learning signals through adaptive environment design. SCALER introduces a scalable synthesis pipeline that converts real-world programming problems into verifiable reasoning environments with controllable difficulty and unbounded instance generation, enabling RL training beyond finite datasets while preserving strong correctness guarantees. Building on this, SCALER further employs an adaptive multi-environment RL strategy that dynamically adjusts instance difficulty and curates the active set of environments to track the model's capability frontier and maintain distributional diversity. This co-adaptation prevents reward sparsity, mitigates overfitting to narrow task patterns, and supports sustained improvement throughout training. Extensive experiments show that SCALER consistently outperforms dataset-based RL baselines across diverse reasoning benchmarks and exhibits more stable, long-horizon training dynamics.