🧠 R-Zero: самообучающийся LLM для развития навыков рассуждения без исходных данных

💡 Идея
Большинство современных моделей рассуждения (reasoning LLM) зависят от огромных объёмов размеченных человеком данных и задач. Это тормозит развитие ИИ за пределы человеческого уровня, потому что сбор таких датасетов дорог и ограничен.
R-Zero предлагает иной путь — полностью автономное обучение с нуля, без единой готовой задачи или метки.

🔧 Как это работает
1. Берётся одна базовая LLM.
2. Создаются две её копии с разными ролями:
- Challenger (Испытатель) — придумывает задачи на грани возможностей модели.
- Solver (Решатель) — пытается их решить.
3. Каждая роль обучается отдельно:
- Испытатель получает награду за сложность и новизну задач.
- Решатель получает награду за успешное решение.
4. Этот цикл формирует саморазвивающуюся учебную программу — задачи постепенно усложняются, и обе модели эволюционируют.

📈 Результаты
- Улучшение математического рассуждения: +6.49 балла на бенчмарках.
- Рост общего уровня рассуждения: +7.54 балла.
- Работает на разных архитектурах, например, Qwen3-4B-Base заметно усилился после обучения через R-Zero.

🚀 Почему это важно
- Полная независимость от размеченных датасетов.
- Автоматическая генерация и усложнение задач.
- Масштабируемый путь к моделям, которые учатся быстрее и шире, чем позволяют человеческие данные.
- Может ускорить прогресс в ИИ-системах, приближая их к супер-интеллекту.

🔮 Потенциал
- Обучение специализированных reasoning-моделей для науки, инженерии, медицины.
- Быстрая адаптация ИИ под новые, ранее не встречавшиеся задачи.
- Возможность самообучения в симуляциях без внешних инструкций.

🟢Github
🟢Paper