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这项由阿里巴巴集团AMAP团队的季宇翔、马子瑜等研究人员以及厦门大学、南方科技大学学者共同完成的研究发表于2025年1月，论文编号为arXiv:2509.21240v1。有兴趣深入了解的读者可以通过该编号查询完整论文。
在人工智能迅速发展的今天，我们经常听到各种智能助手能够回答问题、翻译语言，甚至生成图片和文章。但是，当面对需要多步骤思考和决策的复杂任务时，这些AI系统往往会显得力不从心。就像一个只会背诵标准答案的学生，虽然能够处理简单问题，但在面对需要灵活思维和多轮推理的挑战时就会卡壳。
研究团队发现了一个关键问题：现有的AI训练方法就像是在教一个孩子做单选题，给出一个问题，AI给出一个答案，然后根据答案对错来奖励或惩罚。这种简单粗暴的方式在处理复杂的多步骤任务时效果很差，因为AI无法知道在整个思考过程中的哪一步做对了，哪一步做错了。这就好比一个厨师做了一道复杂的菜，最后客人说不好吃，但厨师不知道是调料放错了、火候不对，还是切菜方式有问题。
为了解决这个问题，阿里巴巴的研究团队提出了一个叫做"Tree-GRPO"的创新方法。这个名字听起来很技术化，但实际上它的核心思想非常直观：让AI的学习过程更像一棵不断分叉的大树，而不是一条直线。
在传统方法中，AI的学习就像走一条笔直的路——从问题开始，一步一步往前走，直到得出答案。这种"链式"思考方式虽然简单，但缺乏灵活性。而Tree-GRPO方法则让AI像一棵大树一样思考：从主干开始，在每个关键节点都可以分出不同的分支，探索多种可能的解决路径。
这种方法的巧妙之处在于，它不仅让AI能够探索更多可能性，还能通过比较不同分支的结果来学习哪种思考路径更有效。就像一个下棋高手会同时考虑多种走法，比较它们的优劣，然后选择最佳策略。Tree-GRPO让AI也具备了这种"举一反三"的能力。
研究团队在这项工作中特别关注了一类叫做"智能体"的AI系统。这些智能体就像是能够自主行动的数字助手，它们可以使用各种工具（比如搜索引擎、计算器等）来解决问题。但是，训练这样的智能体面临着两个主要挑战。
第一个挑战是成本问题。训练这些智能体需要让它们与环境进行大量互动，就像让一个学生做无数道练习题。每次互动都需要消耗计算资源和时间，特别是当智能体需要使用外部工具（如网络搜索）时，成本会急剧上升。这就好比培养一个医学生，不仅需要课本学习，还需要大量的临床实践，而每次实践都需要真实的医疗资源支持。
第二个挑战是反馈稀疏的问题。在传统训练中，AI只有在完成整个任务后才能知道结果好坏，就像一个学生只有在期末考试后才知道自己这学期学得怎么样。这种稀疏的反馈让AI很难知道在复杂任务的哪个具体步骤上需要改进。
Tree-GRPO巧妙地解决了这两个问题。通过树状结构，AI可以在相同的计算预算下生成更多的训练样本。这是因为树的不同分支可以共享相同的"主干"部分，就像多个学生可以共享同一个基础课程，然后在高年级时选择不同的专业方向。这种共享机制大大提高了训练效率。
更重要的是，树状结构天然地提供了更细粒度的反馈信息。当AI探索不同的分支时，研究团队可以比较这些分支的表现，从而判断哪些中间步骤是有益的。这就像一个老师不仅看学生的最终答案，还会检查解题过程中的每一步，给出更具体的指导意见。
一、革命性的树状思维架构
传统的AI训练方法可以比作教学生按照固定模板写作文。学生会按照"开头-正文-结尾"的标准格式，一段一段地写下去，每次只能沿着一条路径前进。虽然这种方法简单易懂，但缺乏创造性和灵活性。
Tree-GRPO的树状思维架构则完全不同，它更像是培养一个优秀的辩论选手。当面对一个复杂问题时，辩论选手不会只考虑一种论证路径，而是会在心中构建一个论证树：从主要观点出发，发展出多个支撑论点，每个支撑论点又可以进一步细分为更具体的证据和推理。这种思维方式让辩论选手能够更全面地分析问题，也能在对手提出反驳时快速调整策略。
在Tree-GRPO中，每个"节点"代表AI智能体完成的一个完整思考-行动-观察循环。这个循环就像人类解决问题时的一个完整思考过程：首先思考当前情况和下一步应该做什么，然后采取具体行动（比如搜索信息或进行计算），最后观察行动的结果并将其纳入考虑。
这种设计的精妙之处在于，它尊重了智能体任务的自然结构。就像我们不会在一个人说话说到一半时就打断他们一样，Tree-GRPO也不会在一个完整的思考循环中间就分叉。这确保了每个分支都有完整的语义意义，避免了可能出现的逻辑混乱。
当AI需要解决一个多步骤问题时，Tree-GRPO会首先生成几个初始的完整思考路径，就像几个不同的"草稿"。然后，在每个草稿的关键决策点上，AI会尝试不同的可能性，创建新的分支。这个过程就像一个研究者在研究一个复杂问题时，会从几个不同的角度入手，然后在每个角度上深入探索不同的可能性。
与传统方法相比，这种树状结构带来了显著的效率提升。研究团队发现，在相同的计算预算下，Tree-GRPO能够生成大约1.5倍的训练样本。这是因为树的不同分支可以共享相同的前缀部分，就像几本书可以共享同一个目录系统，大大节省了存储和处理成本。
更重要的是，这种结构为AI提供了一种自然的方式来学习过程级的决策。当树的不同分支达到不同的结果时，AI可以回过头来分析：在哪个决策点上，选择A分支比选择B分支更好？这种分析能力让AI不仅知道什么是正确答案，还知道如何到达正确答案。
二、突破性的群组相对优势估计方法
传统的AI训练就像是一个严格的考试制度：学生们各自独立完成试卷，老师根据标准答案给出分数，然后学生根据分数调整学习策略。这种方法虽然公平，但往往忽略了学习过程中的很多有价值信息。
Tree-GRPO采用了一种更加智能的评估方法，叫做"群组相对优势估计"。这个名字听起来很复杂，但其实概念很直观。回到学校的比喻，这就像是一个更加聪明的老师，不仅会看每个学生的最终答案，还会把学生们分成小组，让他们互相学习和比较。
在Tree-GRPO中，这种比较发生在两个层面：树内比较和树间比较。树内比较就像是同一个学生的不同解题思路之间的比较。当AI在解决问题时探索了多个分支路径，它可以比较这些路径的效果，学习哪种思考方式更有效。
比如说，当AI需要回答一个需要多步推理的问题时，它可能会在某个节点上分出两个分支：一个分支选择先搜索背景信息，另一个分支选择直接进行推理。通过比较这两个分支最终的成功率，AI可以学会在类似情况下应该选择哪种策略。
树间比较则更像是不同学生之间的横向比较。研究团队会让AI针对同一个问题生成多棵不同的思考树，然后比较这些树的整体表现。这种比较提供了一个更稳定的评估基准，避免了因为单一样本的随机性而做出错误判断。
这种双层比较机制的巧妙之处在于，它结合了精细化和稳定性的优势。树内比较提供了细粒度的过程反馈，让AI知道在具体决策点上应该如何选择。树间比较则提供了一个可靠的全局基准，确保评估结果的稳定性。
研究团队还发现了一个有趣的理论结果：Tree-GRPO的树内群组优化实际上等价于一种叫做"步骤级偏好学习"的高级训练方法。这意味着Tree-GRPO不仅在实践中表现优秀，在理论上也有坚实的基础。
这种等价性就像发现两种看似不同的解题方法实际上基于同样的数学原理。对于研究者来说，这提供了额外的信心，证明Tree-GRPO不是一个简单的工程技巧，而是一个有深层理论支撑的创新方法。
更重要的是，这种群组相对优势估计方法让AI获得了一种类似人类的学习能力：通过比较和反思来改进。人类在学习复杂技能时，往往会尝试不同的方法，比较它们的效果，然后逐渐优化自己的策略。Tree-GRPO为AI提供了类似的能力，让它们能够从自己的探索过程中学习。
三、广泛而深入的实验验证
为了验证Tree-GRPO的有效性，研究团队进行了一系列全面而深入的实验。这些实验的设计就像是为一种新药进行临床试验：不仅要证明它在理想条件下有效，还要证明它在各种现实条件下都能稳定工作。
实验涵盖了三大类任务，每类任务都代表了AI智能体应用的一个重要方向。第一类是单跳问答任务，这类任务相对简单，通常只需要一次信息检索就能解决。就像回答"北京是中国的首都吗？"这样的问题，智能体只需要搜索一次就能找到答案。
第二类是多跳问答任务，这类任务需要智能体进行多轮推理和信息整合。比如回答"谁是《夏日恋歌》演唱者所属唱片公司的老板？"这样的问题，智能体需要先找到演唱者，再找到唱片公司，最后找到老板，每一步都需要基于前一步的结果。
第三类是网络智能体任务，这是最具挑战性的一类任务，需要智能体在真实的网络环境中搜索和处理信息。这类任务模拟了现实世界中的复杂情况，就像让智能体在互联网这个巨大的信息海洋中寻找特定的信息片段。
研究团队在总共11个不同的数据集上进行了测试，使用了从15亿参数到140亿参数不等的多种规模的AI模型。这种全面的测试设计确保了结果的可靠性和普适性，就像一种新药需要在不同年龄、不同体重的患者群体中都证明有效一样。
实验结果令人印象深刻。在多跳问答任务中，Tree-GRPO的表现尤其突出。以15亿参数的Qwen2.5模型为例，Tree-GRPO相比传统方法取得了69%的相对性能提升。这是一个非常显著的改进，就像一个学生的考试成绩从60分提高到了100分。
更令人惊喜的是，Tree-GRPO展现出了在小模型上的特殊优势。传统的训练方法往往在较小的模型上效果不佳，就像一个简单的工具难以处理复杂任务。但Tree-GRPO能够让较小的模型也展现出强大的多步推理能力，这对于资源受限的应用场景具有重要意义。
研究团队还进行了一系列细致的对比实验。他们比较了不同的树结构参数配置，发现了一些有趣的规律。比如，当计算预算有限时，使用较少数量的树但每棵树有更多分支会带来更好的效果。这就像在有限的学习时间内，深入学习几个主题比浅尝辄止地接触很多主题更有效。
另一个重要发现是关于模型行为的变化。传统方法训练的智能体倾向于选择较短的解决路径，即使这些路径可能不够充分。而Tree-GRPO训练的智能体更愿意进行深入探索，平均使用的工具调用次数从2.4次增加到3.0次。这表明Tree-GRPO不仅提高了性能，还培养了AI更好的问题解决习惯。
在成本效率方面，Tree-GRPO也展现了显著优势。实验显示，Tree-GRPO能够用仅四分之一的计算预算达到与传统方法相当的性能。这种效率提升对于实际应用具有重要意义，就像一种新的交通工具能够用更少的燃料跑更远的距离。
四、深刻的理论洞察与实践意义
Tree-GRPO的成功不仅体现在实验数据上，更重要的是它为AI训练领域带来了一些深刻的理论洞察。研究团队通过严格的数学分析证明了一个令人惊讶的结果：Tree-GRPO中的树内群组优化在数学上等价于步骤级直接偏好优化。
这个发现就像是发现了两条看似不同的山路实际上通向同一个山顶。步骤级直接偏好优化是一种理论上很优雅但实践中很难实现的训练方法，因为它需要为每个中间步骤都准备正面和负面的样本对。而Tree-GRPO巧妙地通过树状结构自动生成了这些对比样本，实现了同样的训练效果但却更加实用。
这种理论等价性提供了重要的洞察：有效的AI训练不一定需要人工标注的细粒度监督信号，通过巧妙的结构设计，我们可以从粗粒度的结果信号中自动提取出细粒度的学习信号。这就像一个聪明的老师能够从学生的最终作业中推断出学生在哪些具体步骤上需要改进。
从实践角度来看，Tree-GRPO的影响可能是深远的。随着AI智能体在各个领域的应用越来越广泛，如何高效地训练这些智能体成为了一个关键挑战。Tree-GRPO提供了一个既理论上优雅又实践中有效的解决方案。
特别值得注意的是，Tree-GRPO在资源受限环境下的优秀表现。在很多实际应用场景中，计算资源是有限的，用户需要在性能和成本之间找到平衡。Tree-GRPO的高效性使得即使是较小的组织或个人开发者也能够训练出强大的AI智能体。
研究团队还发现，Tree-GRPO训练出的智能体展现出了更好的探索行为。传统方法往往导致智能体过早地满足于表面的解决方案，而Tree-GRPO鼓励智能体进行更深入的探索。这种行为上的改善对于需要创造性问题解决的任务特别重要。
从更广泛的AI发展角度来看，Tree-GRPO代表了一种重要的范式转变：从简单的模仿学习转向更复杂的推理学习。传统的AI训练主要依赖于让AI模仿人类专家的行为，而Tree-GRPO则让AI学会了如何像人类一样进行探索性思考。
这种转变的意义不仅在于性能的提升，更在于它为AI获得真正的智能提供了一条可能的路径。真正的智能不仅仅是记忆和重复已知的模式，更重要的是能够在面对新问题时进行创造性的探索和推理。
五、技术实现的巧思与挑战
Tree-GRPO的实现过程充满了巧妙的技术设计，这些设计解决了将理论想法转化为实际可用系统时遇到的各种挑战。实现一个树状搜索系统听起来简单，但在实际的AI训练环境中却面临着诸多技术难题。
首先是并行化的挑战。传统的树搜索算法（如著名的蒙特卡洛树搜索）通常是串行的，需要一步一步地扩展树节点。但在大规模AI训练中，这种串行方式会严重影响效率，就像让一群工人排队使用同一台机器，大大降低了整体生产效率。
研究团队设计了一个"初始化-然后-扩展"的巧妙策略。这个策略就像是先让多个工人各自搭建一个基础框架，然后再让他们并行地在各自的框架上进行扩展。具体来说，系统首先并行生成多个独立的初始思考链作为树的"种子"，然后在这些种子的基础上并行地进行节点扩展。
这种设计的美妙之处在于它充分利用了现代AI训练基础设施的并行计算能力。现代的GPU集群擅长同时处理大量相似的计算任务，而Tree-GRPO的设计恰好契合了这种计算模式。
另一个重要的技术挑战是如何定义树节点的粒度。理论上，可以在任何文本位置创建分支节点，但这会导致语义上的混乱，就像在一个句子说到一半时突然换一个话题。研究团队选择以完整的"思考-行动-观察"循环作为节点单位，确保了每个分支都有完整的语义意义。
这种选择不仅保证了逻辑的连贯性，还使得Tree-GRPO能够自然地与现有的智能体框架（如ReAct）集成。ReAct是一个广泛使用的智能体框架，它将智能体的行为组织为交替的推理和行动步骤。Tree-GRPO的节点设计完美地契合了这种结构。
在优势估计的实现上，研究团队采用了一种双层的估计策略。第一层是树内比较，比较同一棵树中不同分支的表现。第二层是树间比较，比较不同树之间的全局表现。这种双层设计就像是一个复合评估系统：既考虑了每个学生内部不同作业之间的相对质量，也考虑了不同学生之间的整体水平差异。
这种设计的技术难点在于如何合理地权衡两层估计的贡献。如果过分依赖树内比较，可能会导致估计不够稳定；如果过分依赖树间比较，又可能失去细粒度的过程信号。研究团队通过大量实验找到了最佳的平衡点。
在实际训练过程中，研究团队还解决了一个重要的稳定性问题。初期实验显示，单纯使用树内优势估计会导致训练不稳定，甚至出现性能崩溃的情况。这就像一个太过自信的学生只相信自己的判断而忽略了外部参照，最终可能会偏离正确方向。
为了解决这个问题，研究团队设计了一个巧妙的组合策略：将树内优势估计与树间优势估计相加，形成最终的训练信号。这种组合既保留了细粒度的过程反馈，又提供了稳定的全局基准，确保了训练过程的稳定性。
另一个值得注意的技术创新是对不同树结构参数的系统性研究。研究团队发现，树的数量、每次扩展的节点数量、扩展的轮次等参数对最终效果都有重要影响。更有趣的是，最优的参数配置会随着计算预算的变化而变化，这需要一种动态的参数调优策略。
六、实验设计的严谨性与全面性
Tree-GRPO的实验设计体现了现代AI研究的严谨标准，研究团队在实验设计上投入了大量心思，确保结果的可靠性和说服力。这种严谨性就像一个负责任的医学研究，不仅要证明新药有效，还要证明它在各种条件下都安全可靠。
实验的数据集选择非常有代表性。研究团队选择了11个不同的数据集，涵盖了从简单的单步推理到复杂的多步推理，再到真实世界的网络任务等各种难度级别。这种全面的覆盖确保了Tree-GRPO的适用性不局限于特定类型的任务。
在单跳问答任务中，研究团队使用了Natural Questions、TriviaQA和PopQA等经典数据集。这些数据集包含了各种类型的事实性问题，就像给AI进行基础知识测试。虽然这类任务相对简单，但它们为评估Tree-GRPO在基础能力上的表现提供了重要基准。
多跳问答任务使用了HotpotQA、2WikiMultiHopQA、Musique和Bamboogle等数据集。这些数据集的问题需要智能体进行多轮推理，就像解决一个复杂的逻辑谜题。比如，要回答"《夏日恋歌》演唱者所属唱片公司的老板是谁？"这样的问题，智能体需要先找到歌曲演唱者，再找到其所属唱片公司，最后找到公司老板，每一步都基于前一步的结果。
最具挑战性的是网络智能体任务，使用了SimpleQA、GAIA、WebWalkerQA和BrowseComp等数据集。这些任务要求智能体在真实的网络环境中搜索和处理信息，面临着信息过载、信息质量参差不齐、搜索结果动态变化等现实挑战。这就像让智能体在一个真实而复杂的世界中导航，而不是在一个简化的实验室环境中。
模型规模的选择也很有意思。研究团队测试了从15亿参数到140亿参数的多种模型，涵盖了Qwen2.5和Llama3.2两个主流模型系列。这种多样化的测试确保了结果不会因为特定模型的特殊性质而产生偏差。
特别值得注意的是研究团队对小模型的关注。在当前AI发展趋势中，很多研究都专注于超大模型的性能提升，但Tree-GRPO在小模型上的显著改进具有重要的实用价值。这就像发现了一种能让小汽车跑出跑车速度的技术，对于资源受限的用户来说意义重大。
实验的评估指标也经过了精心设计。对于问答任务，研究团队使用了精确匹配（Exact Match）作为主要指标，这是一个严格的评估标准，只有完全正确的答案才会被认为是正确的。对于网络智能体任务，使用了F1分数，这个指标能够更好地处理答案可能有多种表述方式的情况。
研究团队还进行了大量的消融实验，系统地分析了Tree-GRPO各个组件的贡献。他们比较了不同的优势估计方法，发现单纯使用树内估计会导致训练不稳定，而树内估计与树间估计的组合能够获得最佳效果。这种细致的分析帮助理解了方法成功的关键因素。
在成本分析方面，研究团队提供了详细的预算对比。他们发现Tree-GRPO能够在仅使用四分之一计算预算的情况下达到传统方法的性能，这种效率提升对于实际应用具有重要意义。这就像发现了一种新的制造工艺，能够用更少的原材料生产出同样质量的产品。
七、从理论到实践的重要启示
Tree-GRPO的研究成果不仅在技术层面取得了突破，更重要的是它为整个AI研究领域提供了一些深刻的启示。这些启示可能会影响未来AI系统的设计思路和发展方向。
首先，这项研究证明了结构化探索的重要性。传统的AI训练往往采用随机探索或简单的贪心策略，就像一个人在迷宫中随意乱走或者总是选择看起来最近的路径。而Tree-GRPO展示了一种更加智能的探索方式：系统性地探索多种可能性，同时通过结构化的比较来学习最佳策略。
这种结构化探索的思想可能会被应用到其他AI任务中。比如，在创意生成任务中，AI可以先生成多个创意方向，然后在每个方向上进一步发展，最后通过比较来学习哪种创意策略更有效。这就像一个艺术家会尝试多种不同的创作风格，然后通过实践和反馈来完善自己的艺术技法。
其次，Tree-GRPO揭示了一个重要原理：有效的学习信号可以从系统结构中自然涌现，而不一定需要额外的人工标注。这个发现挑战了传统观念，即认为更好的AI训练必须依赖更多的人工标注数据。
这种"结构即信号"的思想具有深远影响。它暗示着通过巧妙的系统设计，我们可以让AI从自己的探索过程中学习，而不需要人类为每一个细节都提供明确指导。这就像一个好的教育系统能够让学生通过自主探索和同伴比较来学习，而不需要老师事无巨细地讲解每一个知识点。
第三个重要启示关于效率和性能的关系。传统观念认为，要获得更好的性能就必须投入更多资源。但Tree-GRPO展示了一种可能性：通过更智能的方法设计，我们可以用更少的资源获得更好的效果。
这种效率革命对AI的普及化具有重要意义。如果AI训练变得更加高效，那么更多的组织和个人就能够负担得起训练自定义AI系统的成本。这可能会催生一个更加多元化和创新的AI应用生态。
从方法论角度来看，Tree-GRPO体现了一种重要的研究思路：将不同领域的成功经验巧妙地结合起来。树搜索来自于博弈论和运筹学，群组优化来自于强化学习，而智能体架构来自于认知科学。这种跨领域的融合往往能够产生出人意料的创新成果。
Tree-GRPO的成功也说明了理论分析的重要性。研究团队不仅通过实验证明了方法的有效性，还通过严格的数学分析揭示了其理论基础。这种理论与实践的结合为方法的可靠性提供了双重保障，也为进一步的改进指明了方向。
在实际应用层面，Tree-GRPO的思想已经开始产生影响。它为训练更智能的AI助手、搜索引擎、决策支持系统等提供了新的可能性。这些系统将能够进行更深入的推理，提供更可靠的答案，同时保持较高的效率。
展望未来，Tree-GRPO的思想可能会被扩展到更广泛的AI应用中。比如，在自动驾驶中，AI可以使用类似的树状结构来探索不同的行驶路径，通过比较来学习最佳的驾驶策略。在金融投资中，AI可以探索不同的投资组合，通过结构化的回测来学习最优的投资决策。
说到底，Tree-GRPO代表了AI研究的一个重要方向：从简单的模式识别走向复杂的推理和决策。这种转变不仅提升了AI的能力，也让AI更接近人类的思维方式。虽然我们距离真正的人工智能还有很长的路要走，但Tree-GRPO等创新研究正在为我们指明前进的方向。
这项来自阿里巴巴集团的研究展示了中国AI研究在世界舞台上的创新实力。通过将深刻的理论洞察与实用的工程实践相结合，研究团队不仅解决了一个重要的技术挑战，也为AI领域的未来发展做出了重要贡献。对于每一个关心AI发展的人来说，Tree-GRPO都值得深入了解和思考。
Q&A
Q1：Tree-GRPO是什么？它和传统的AI训练方法有什么区别？
A：Tree-GRPO是阿里巴巴集团开发的一种新型AI智能体训练方法。传统方法像教学生按固定模板写作文，只能沿着一条路径思考。而Tree-GRPO让AI像一棵大树一样思考，从主干开始在每个关键节点分出不同分支，探索多种可能的解决路径，然后通过比较不同分支的效果来学习最佳策略。
Q2：Tree-GRPO能够带来多大的性能提升？
A：实验结果显示Tree-GRPO带来了显著的性能提升。在多跳问答任务中，使用15亿参数模型时相比传统方法取得了69%的相对性能提升。更重要的是，它能用仅四分之一的计算预算达到传统方法的性能水平，大大提高了训练效率。
Q3：Tree-GRPO适用于哪些AI应用场景？
A：Tree-GRPO特别适合需要多步推理和决策的复杂AI任务，比如智能问答系统、搜索引擎、AI助手等。研究团队在11个不同数据集上验证了其效果，涵盖了从简单的事实查询到复杂的网络信息整合等各种场景。它对小规模模型的显著改进也使其适用于资源受限的应用环境。
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