通过简单统一的扩展实现奥赛金牌级推理

本文提出一种将预训练推理模型转化为严格奥赛求解器的统一方法。该方法首先采用反向困惑度课程进行监督微调，以灌输严谨的证明搜索与自我检查行为；随后通过两阶段强化学习流程扩展这些能力，最终结合测试时扩展提升性能。基于此方案训练的30B参数模型SU-01，在仅使用约34万条短轨迹微调和200步强化学习后，能稳定处理超过10万token的长轨迹难题，并在IMO、USAMO、IPhO等数学与物理奥赛中达到金牌级表现，同时展现出向数学物理之外科学领域的强推理泛化能力。