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Agon：基于隐式对抗评分的跨模型竞争强化学习框架
原始标题：Agon： Competitive Cross-Model RL with Implicit Rival Grading of Reasoning
内容摘要
Agon 让两个模型互为评分者，通过竞争性强化学习提升推理能力。在 DeepMath 困难子集上，基于 Qwen3 的 Agon 将 GRPO 的 pass@1 翻倍，增益约为未训练的 Mixture-of-Agents 的 8 倍。该结果在 Qwen3.5、Gemma 4 等模型族及编程代码任务上得到复现，推理时采用两阶段级联：一个模型起草，另一个阅读后作答。
内容分类AI 论文与研究
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信息来源HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
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