Logic-RL开源 – 强化学习驱动的逻辑谜题求解器

Logic-RL 是基于 DeepSeek R1 Zero 框架复现的强化学习项目，专注于通过强化学习提升大型语言模型解决复杂逻辑谜题的能力。在 2K Tiny Logic Puzzle 数据集上实现 100% 准确率，支持中英混合推理，并通过强化学习优化使输出长度平均减少 30%。项目提供从数据预处理到模型训练的全流程解决方案，强调逐步推理过程而非直接输出答案。

Logic-RL的特点:

1. 100%准确率：在 2K Tiny Logic Puzzle 数据集上完美表现
2. 多语言推理：支持中文推理过程+英文答案输出的混合模式
3. 输出优化：通过强化学习使输出长度平均减少30%
4. 稳定训练：采用REINFORCE++算法确保训练收敛稳定性
5. 格式控制：通过严格奖励函数避免模型走捷径
6. 泛化能力：可迁移至AIME/AMC等数学基准测试

Logic-RL的功能:

1. 教育领域：用于逻辑思维训练和谜题自动解题
2. AI研究：作为强化学习在复杂推理任务中的案例研究
3. 多语言应用：处理需要跨语言逻辑分析的场景
4. 效率优化：需要精简输出的自动化推理系统
5. 数学竞赛：辅助解决AMC/AIME等数学竞赛题

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