字节最新深度思考模型，在数学、代码等多项推理任务中超过DeepSeek-R1了？而且参数规模更小。
对比DeepSeek-R1的671B总参数和37B激活参数，可以算得上轻量级了。
字节Seed团队聚焦大规模强化学习，并从三个角度提升了推理表现：数据、RL算法和RL基础设施。
从数据开始说起，字节团队把RL训练数据分为两个部分，具有明确答案的可验证问题和没有明确答案的不可验证问题，采用不同的奖励建模方法。
可验证问题包括问题与答案配对的STEM问题、附带单元测试的代码问题，以及适合自动验证的逻辑推理问题（24点、迷宫、数独等）。
不可验证问题主要包括根据人类偏好评估的非推理任务，如创意写作、翻译、知识QA、角色扮演等。
对于不可验证问题，字节团队丢弃了样本分数方差低、难度低的数据。此类数据可能过于简单或已在数据集中大量表示。离线实验表明，过度优化此类样本会导致模型的探索空间过早崩溃并降低性能。
当前的推理模型通常使用AIME作为评估数学推理能力的首选基准，但该基准每年只发布30个问题，有限的规模可能会导致高方差的评估结果，难以有效区分最先进的推理模型。
字节与数学专家合作，根据既定的比赛形式开发原创问题。通过结构修改和情景重新配置来系统地调整现有的比赛问题，确保不会发生直接重复。此外还确保答案不是容易猜的数值（例如问题陈述中明确提到的数字），以减少模型在没有适当推理的情况下猜出正确答案的机会。
针对这个问题，团队提出了VAPO和DAPO两个RL框架，分别从基于价值和无价值的RL范式出发来稳定训练。
此外，在Seed-Thining-v1.5中，还借鉴了之前学术界工作中的很多关键技术：
在Long-CoT生成过程中，字节团队观察到各种提示词之间的响应长度差异较大，在生成过程中出现大量GPU空闲时间。
为了缓解长尾响应生成的滞后问题，提出了SRS（流式Rollout系统），一种资源感知型调度框架，可战略性地部署独立的流式计算单元，将系统约束从内存绑定转换为计算绑定。
为了有效地大规模训练，团队还设计了一个混合分布式训练框架，集成高级并行策略、动态工作负载平衡和内存优化：
并行机制：将TP （张量并行）/EP （专家并行）/CP （上下文并行）与全分片数据并行 （FSDP） 组合在一起，具体来说，将TP/CP 应用于注意力层，将EP应用于 MoE 层。序列长度平衡：DP等级之间的有效序列长度可能不平衡，导致计算工作量不平衡和训练效率低下。利用KARP算法在一个mini-batch内重新排列输入序列，使它们在micro-batch之间保持平衡。内存优化：采用逐层重新计算、激活卸载和优化器卸载来支持更大micro-batch的训练，以覆盖FSDP引起的通信开销。自动并行：为了实现最佳系统性能，开发了AutoTuner 自动调整系统，按照基于配置文件的解决方案 对内存使用情况进行建模。然后估计各种配置的性能和内存使用情况以获得最优配置。检查点：使用ByteCheckpoint支持从不同的分布式配置中以最小的开销恢复检查点，弹性训练以提高集群效率。
Seed-Thinking-v1.5在SimpleQA上的表现不太理想。但团队认为，该基准测试预训练模型规模的相关性更强，而不是考验推理能力。
从技术报告的口径来看，该模型与目前豆包中的Doubao-1.5 Pro并不是一回事。
但从作者名单看，这是由字节Seed团队负责人吴永辉带队，主要成员都参与的大项目。
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