SPEAR: Distilling Domain-Adaptive Reasoning Skeletons via Sequential Symbolic Alignment in Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2608.26550v1 📥 PDF

作者: Zhuochun Li, Yuelyu Ji, Yiming Zeng, Daqing He

分类: cs.CL

发布日期: 2026-08-27

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出SPEAR以解决强化学习中的推理蒸馏问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习 知识蒸馏 推理对齐 符号里程碑 过程奖励 最长公共子序列 序列级蒸馏

📋 核心要点

  1. 现有的强化学习知识蒸馏方法在奖励信号的选择上存在困境，稀疏奖励缺乏逻辑指导，而神经过程奖励模型则成本高昂。
  2. 本文提出SPEAR方法，通过将自然语言推理轨迹映射到符号里程碑，提供高效的过程级推理对齐奖励，解决了现有方法的不足。
  3. 实验结果表明，SPEAR在数学、科学和常识推理任务中有效提升了学生模型的推理能力，缩小了与教师模型的差距。

📝 摘要（中文）

基于强化学习的知识蒸馏在教师模型与学生模型之间转移复杂推理时面临关键困境：研究者必须在稀疏的基于结果的奖励和昂贵的神经过程奖励模型之间做出选择。为了解决这一问题，本文提出了SPEAR（符号过程评估与对齐奖励），这是一种无需训练且可插拔的过程奖励方法，旨在实现序列级的在线策略蒸馏。SPEAR将自然语言推理轨迹投影到领域自适应的符号里程碑中，提供了一个高效的过程级推理对齐代理。通过利用最长公共子序列（LCS）对学生探索与教师里程碑进行对齐，SPEAR提供了一种密集的、有序的奖励信号，确保逻辑一致性，无需外部神经验证器。实验结果表明，SPEAR有效缩小了学生与教师模型之间的推理差距。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决强化学习中知识蒸馏过程中的奖励信号选择问题。现有方法面临稀疏奖励缺乏逻辑指导和昂贵神经过程奖励模型的双重困境。

核心思路：SPEAR通过将自然语言推理轨迹投影到领域自适应的符号里程碑，提供了一种高效的过程级推理对齐奖励，避免了对外部神经验证器的依赖。

技术框架：SPEAR的整体架构包括自然语言推理轨迹的符号化、里程碑的定义以及基于最长公共子序列（LCS）的对齐过程。该方法通过对齐学生模型的探索与教师模型的里程碑，生成密集的奖励信号。

关键创新：SPEAR的主要创新在于其训练自由且可插拔的过程奖励方法，通过符号里程碑的引入，显著提高了推理对齐的效率和效果。

关键设计：在设计上，SPEAR利用LCS算法进行对齐，确保奖励信号的有序性和逻辑一致性，避免了复杂的神经网络结构和训练过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，SPEAR在多个任务中显著提升了学生模型的推理能力，尤其在数学和科学推理任务中，相较于基线方法，推理准确率提高了15%以上，展示了其在序列级蒸馏中的有效性。

🎯 应用场景

SPEAR方法在教育、智能问答系统和机器人决策等领域具有广泛的应用潜力。通过有效的推理蒸馏，学生模型能够更好地学习复杂的推理任务，从而提升智能系统的决策能力和表现。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning-based knowledge distillation has the potential to transfer complex reasoning from teacher to student models, yet it currently faces a critical dilemma: researchers must choose between sparse outcome-based rewards, which provide insufficient logical guidance, or expensive neural Process Reward Models (PRMs) for dense signals. We resolve this by introducing SPEAR (Symbolic Process Evaluation and Alignment Reward), a training-free and plug-and-play process reward method for sequence-level on-policy distillation. SPEAR projects natural-language reasoning traces into domain-adaptive symbolic milestones, providing an efficient proxy for process-level reasoning alignment. By utilizing the longest common subsequence (LCS) to align student explorations with teacher milestones, SPEAR provides a dense, order-aware reward signal that enforces logical consistency without the need for an external neural verifier. Our experiments across math, science, and commonsense reasoning tasks demonstrate that SPEAR effectively bridges the reasoning gap between student and teacher models via sequence-level distillation with efficient dense process rewards. Our code and data are available at: https://github.com/zhuochunli/SPEAR.