在人工智能领域，复杂训练方法是否真的必要？清华大学研究团队联合伊利诺伊大学香槟分校与上海人工智能实验室的研究者，通过一项名为JustRL的新研究给出了否定答案。他们发现，在小型AI模型训练中，最基础的强化学习方法反而能取得令人惊艳的效果，甚至超越了当前主流的复杂技术。
这项研究聚焦于数学推理任务，挑战了AI训练中日益复杂化的趋势。研究团队摒弃了多阶段训练、动态参数调整等复杂技术，转而采用单阶段训练和固定参数设置。他们在两个15亿参数的推理模型上进行了实验，结果令人震惊：这些简单方法不仅在九个数学基准测试中分别达到了54.9%和64.3%的平均准确率，还使用了比复杂方法少一半的计算资源。
实验中，研究团队以DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B和OpenMath-Nemotron-1.5B两个模型为对象，进行了为期约15天的训练。整个过程无需逐模型调整参数，所有设置保持固定。评估结果显示，使用简单方法的模型在多个基准测试中表现优异，甚至超过了采用九阶段训练管道和动态参数的ProRL-V2模型。这种稳定性在训练过程中尤为明显，模型表现出了平稳、单调的改进趋势，未出现需要人工干预的崩溃或停滞现象。
研究团队进一步分析了训练动态，发现简单方法避免了复杂技术常面临的训练不稳定性问题。例如，策略熵在训练后期保持在健康范围内，未出现探索崩溃或过早收敛；平均奖励持续攀升，未出现平台期或突然下降；响应长度自然压缩，无需明确惩罚项。这些表现与复杂方法形成鲜明对比，后者往往需要多种干预措施来维持训练稳定。
为了验证简单方法的有效性，研究团队还进行了消融研究。他们尝试添加明确长度惩罚项和更复杂的验证器，结果发现这些修改反而降低了性能。例如，添加长度惩罚后，模型在AIME 2024测试中的表现从55%下降至50%；同时添加两种修改后，性能进一步降至45%。这表明，并非所有“标准技巧”都能在不同环境中迁移，有时简单方法反而能实现更好的平衡。
这项研究对AI训练领域产生了深远影响。它提醒研究者，在追求性能提升时，不应盲目增加复杂性，而应先建立简单基线，再根据需要逐步添加技术。对于资源有限的研究者和开发者而言，JustRL提供了一种高效、低门槛的训练方法。他们无需实施复杂的多阶段训练系统或动态参数调整策略，只需遵循简单配方，即可获得出色结果。
目前，研究团队已开源了JustRL的代码和模型，供其他研究者使用。他们希望这种方法能降低强化学习在小模型训练中的门槛，推动更多人参与该领域的研究和应用。尽管这项研究仅限于数学推理任务和15亿参数规模的模型，但其方法论意义却具有普适性。它为AI训练提供了一种新的思路：在复杂与简单之间，或许简单才是更接近本质的答案。
对于想要深入了解JustRL技术细节的读者，可通过论文编号arXiv:2512.16649v1查询完整研究内容。这项研究不仅为AI训练领域带来了新的启示，也为未来研究指明了一个值得探索的方向：在追求性能的同时，是否可以通过简化方法来实现更高效、更稳定的训练？
