＜span class=“js_title_inner“＞反向工程构建高质量推理合成数据 | 直播预约＜/span＞
主题
反向工程构建高质量推理合成数据
时间
2026.01.25 周日 22:00 北京时间
2026.01.25 周六 09:00 美东时间
2026.01.25 周六 06:00 美西时间
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内容介绍
近年来，深度推理（deep reasoning）在数学、编程等可验证任务上取得了显著进展，但将其迁移到创意写作、开放式问答等不可验证的开放生成场景仍面临关键瓶颈：缺乏高质量奖励模型、训练代价高；通过教师模型进行蒸馏则成本昂贵，并受制于教师模型的能力上限。我们提出REverse-Engineered Reasoning（REER）：一种反向构建推理思维链的全新范式。不同于从用户请求出发进行正向试错或模仿来生成推理过程，REER 从已知的高质量答案出发，反问思考“什么样的思考过程最可能导出该答案？”具体而言，对 给定的输入与高质量参考答案，REER的目标是找到一条推理轨迹，使得困惑度（perplexity）最小：
我们进一步提出一种无梯度(gradient-free)的合成方法：从初始轨迹出发，对轨迹进行分段，基段落进行扩写与替换，并用PPL作为代理指标进行选择与终止，从而在无需可验证奖励、无需昂贵蒸馏的情况下，规模化合成高质量深度思考轨迹。 基于该流程，我们构建并开源 DeepWriting-20K：覆盖 25 类开放式任务的 20,000 条深度推理轨迹数据，并以此微调得到 DeepWriter-8B（基座 Qwen3-8B-Base）。在 LongBench-Write、HelloBench、WritingBench 等基准上，DeepWriter-8B 不仅显著超越同规模开源基线（如 LongWriter-8B），还在多项开放生成评测中达到与 GPT-4o、Claude 3.5/3.7 等强闭源模型相当的表现。 总的来说，我们的工作提供了一条面向开放式生成的“第三路径”：通过反向搜索重构潜在推理过程来补齐推理数据与训练信号缺口，为在不可验证领域构建可扩展的思考链与结构化思考提供了新的方向。
Reverse-Engineered Reasoning for Open-Ended Generation
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2509.06160
嘉宾
阙浩然，北京大学一年级博士生，导师为张世坤。研究方向包括大语言模型推理、长文本生成、多模态数据集等。在多个会议发表工作并担任评审，包括ACL，NeuraIPS等。
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