混元-大模型复杂推理过程评测与过程奖励建模研究

课题背景： 当前主流评测基准普遍仅关注最终答案正确性，无法区分模型是通过严谨推理还是捷径匹配得出结论。随着大模型在数学证明、代码调试、多步科学推理等高阶任务中的应用深入，对推理过程本身的质量评估变得至关重要。构建一套量化每一步推理质量的过程级评测体系，既能精准诊断模型推理能力边界，又能为过程奖励模型（PRM）的强化学习提供高质量监督信号。 课题挑战：

1. 01

   推理过程的质量定义与自动化评估困难。同一正确结论可能对应多条风格迥异的推理链路，如何定义逻辑严谨性、步骤必要性、知识准确性等多维标准，并设计能自动判别推理步骤正确性、识别逻辑跳跃与幻觉注入的评测算法，是核心挑战。同时需探索基于模型互评与共识机制的低成本评测方案。

2. 02

   过程评测到训练的闭环缺乏系统方法论。如何将评测结论转化为可用于强化学习的稠密过程奖励信号，需要研究推理步骤粒度划分策略、过程奖励模型训练范式（自动标注 vs 蒙特卡洛估计），以及过程奖励与结果奖励的联合优化机制。 具体工作：

3. 01

   推理过程评测体系研究与落地，包括推理链质量多维评价指标设计、跨任务类型（数学、代码、逻辑、科学）的过程级评测基准构建，以及自动化过程评测流水线搭建。

4. 02

   过程奖励建模研究，包括过程奖励模型（PRM）的训练与校准、评测信号与强化学习训练的闭环打通，以及评测基准的持续迭代与难度进化机制。

1. 01

   计算机或者相关专业硕士或者以上学历，具备推荐/广告/CV/NLP/RL相关实习经验优先，有大模型调优化应用、评测经历优先；

2. 02

   在ICLR、NeurIPS，ICML、KDD、AAAI，IJCAI等机器学习领域会议或者期刊有第一作者发表过至少一篇文章。