UltraLogic: Enhancing LLM Reasoning through Large-Scale Data Synthesis and Bipolar Float Reward
作者: Yile Liu, Yixian Liu, Zongwei Li, Yufei Huang, Xinhua Feng, Zhichao Hu, Jinglu Hu, Jianfeng Yan, Fengzong Lian, Yuhong Liu
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2026-01-06
备注: 19 pages, 6 figures, 7 tables
💡 一句话要点
UltraLogic：通过大规模数据合成和双极浮点奖励增强LLM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: 大型语言模型 推理能力 数据合成 强化学习 双极浮点奖励
📋 核心要点
- 现有LLM在复杂推理方面存在瓶颈，缺乏大规模、高质量、难度校准的数据集支持。
- UltraLogic框架通过代码求解分离逻辑核心和自然语言表达，自动化生成高质量数据。
- 实验表明任务多样性是推理增强的关键，双极浮点奖励（BFR）能有效提升训练效率。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在自然语言处理方面表现出巨大的潜力，但需要多步逻辑、规划和验证的复杂通用推理仍然是一个关键瓶颈。虽然具有可验证奖励的强化学习（RLVR）在特定领域取得了成功，但该领域缺乏用于通用推理的大规模、高质量和难度校准的数据。为了解决这个问题，我们提出了UltraLogic，一个通过基于代码的求解方法将问题的逻辑核心与其自然语言表达分离的框架，以实现高质量数据的自动生成。该框架包含数百种独特的任务类型和一个跨越十个难度级别的自动校准流程。此外，为了缓解二元奖励的稀疏性和非负奖励陷阱，我们引入了双极浮点奖励（BFR）机制，利用分级惩罚来有效区分完美响应和具有逻辑缺陷的响应。我们的实验表明，任务多样性是推理增强的主要驱动力，并且BFR与难度匹配策略相结合，可以显著提高训练效率，引导模型走向全局逻辑最优。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型在通用推理能力上的不足，特别是需要多步骤逻辑、规划和验证的复杂推理任务。现有方法，如直接使用自然语言数据训练或采用二元奖励的强化学习，面临数据质量不高、规模不足，以及奖励信号稀疏等问题，导致模型难以学习到有效的推理策略。
核心思路：论文的核心思路是通过解耦问题逻辑和自然语言表达，利用代码自动生成大规模、高质量、难度可控的推理数据。同时，设计一种双极浮点奖励机制，提供更细粒度的反馈信号，引导模型学习。这种方法旨在克服现有方法在数据和奖励信号上的局限性。
技术框架：UltraLogic框架主要包含两个核心模块：数据生成模块和奖励机制模块。数据生成模块通过预定义的任务类型和难度级别，利用代码自动生成推理问题及其对应的正确答案。奖励机制模块则采用双极浮点奖励（BFR），根据模型输出的逻辑正确性给予不同程度的奖励或惩罚。整个框架通过强化学习算法，利用生成的数据和奖励信号训练LLM，提升其推理能力。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了一种基于代码的数据生成方法，能够自动化生成大规模、高质量、难度可控的推理数据；2) 引入了双极浮点奖励（BFR）机制，克服了二元奖励的稀疏性和非负奖励陷阱，提供了更有效的训练信号。
关键设计：在数据生成方面，论文设计了数百种独特的任务类型，并将其划分为十个难度级别，通过自动校准流程保证数据质量。在奖励机制方面，BFR根据模型输出的逻辑错误程度给予不同的惩罚，例如，完全错误的答案给予负奖励，部分错误的答案给予较小的负奖励，正确答案给予正奖励。具体奖励值的设计需要根据任务类型和难度进行调整，以保证训练的稳定性和效率。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，任务多样性是提升推理能力的关键因素。与基线方法相比，使用UltraLogic生成的数据训练的LLM在推理任务上取得了显著的性能提升。此外，BFR机制与难度匹配策略相结合，能够显著提高训练效率，引导模型更快地收敛到全局最优解。具体性能数据未知。
🎯 应用场景
UltraLogic的研究成果可应用于智能问答系统、自动代码生成、逻辑推理游戏等领域。通过提升LLM的推理能力，可以使其更好地理解和解决复杂问题，从而在实际应用中发挥更大的作用。未来，该方法有望扩展到更多需要复杂推理的领域，例如科学研究、金融分析等。
📄 摘要（原文）
While Large Language Models (LLMs) have demonstrated significant potential in natural language processing , complex general-purpose reasoning requiring multi-step logic, planning, and verification remains a critical bottleneck. Although Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR) has succeeded in specific domains , the field lacks large-scale, high-quality, and difficulty-calibrated data for general reasoning. To address this, we propose UltraLogic, a framework that decouples the logical core of a problem from its natural language expression through a Code-based Solving methodology to automate high-quality data production. The framework comprises hundreds of unique task types and an automated calibration pipeline across ten difficulty levels. Furthermore, to mitigate binary reward sparsity and the Non-negative Reward Trap, we introduce the Bipolar Float Reward (BFR) mechanism, utilizing graded penalties to effectively distinguish perfect responses from those with logical flaws. Our experiments demonstrate that task diversity is the primary driver for reasoning enhancement , and that BFR, combined with a difficulty matching strategy, significantly improves training efficiency, guiding models toward global logical optima.