在人工智能領域，復雜訓練方法是否真的必要？清華大學研究團隊聯合伊利諾伊大學香檳分校與上海人工智能實驗室的研究者，通過一項名為JustRL的新研究給出了否定答案。他們發現，在小型AI模型訓練中，最基礎的強化學習方法反而能取得令人驚艷的效果，甚至超越了當前主流的復雜技術。

這項研究聚焦于數學推理任務，挑戰了AI訓練中日益復雜化的趨勢。研究團隊摒棄了多階段訓練、動態參數調整等復雜技術，轉而采用單階段訓練和固定參數設置。他們在兩個15億參數的推理模型上進行了實驗，結果令人震驚：這些簡單方法不僅在九個數學基準測試中分別達到了54.9%和64.3%的平均準確率，還使用了比復雜方法少一半的計算資源。

實驗中，研究團隊以DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B和OpenMath-Nemotron-1.5B兩個模型為對象，進行了為期約15天的訓練。整個過程無需逐模型調整參數，所有設置保持固定。評估結果顯示，使用簡單方法的模型在多個基準測試中表現優異，甚至超過了采用九階段訓練管道和動態參數的ProRL-V2模型。這種穩定性在訓練過程中尤為明顯，模型表現出了平穩、單調的改進趨勢，未出現需要人工干預的崩潰或停滯現象。

研究團隊進一步分析了訓練動態，發現簡單方法避免了復雜技術常面臨的訓練不穩定性問題。例如，策略熵在訓練后期保持在健康范圍內，未出現探索崩潰或過早收斂；平均獎勵持續攀升，未出現平臺期或突然下降；響應長度自然壓縮，無需明確懲罰項。這些表現與復雜方法形成鮮明對比，后者往往需要多種干預措施來維持訓練穩定。

為了驗證簡單方法的有效性，研究團隊還進行了消融研究。他們嘗試添加明確長度懲罰項和更復雜的驗證器，結果發現這些修改反而降低了性能。例如，添加長度懲罰后，模型在AIME 2024測試中的表現從55%下降至50%；同時添加兩種修改后，性能進一步降至45%。這表明，并非所有“標準技巧”都能在不同環境中遷移，有時簡單方法反而能實現更好的平衡。

這項研究對AI訓練領域產生了深遠影響。它提醒研究者，在追求性能提升時，不應盲目增加復雜性，而應先建立簡單基線，再根據需要逐步添加技術。對于資源有限的研究者和開發者而言，JustRL提供了一種高效、低門檻的訓練方法。他們無需實施復雜的多階段訓練系統或動態參數調整策略，只需遵循簡單配方，即可獲得出色結果。

目前，研究團隊已開源了JustRL的代碼和模型，供其他研究者使用。他們希望這種方法能降低強化學習在小模型訓練中的門檻，推動更多人參與該領域的研究和應用。盡管這項研究僅限于數學推理任務和15億參數規模的模型，但其方法論意義卻具有普適性。它為AI訓練提供了一種新的思路：在復雜與簡單之間，或許簡單才是更接近本質的答案。

對于想要深入了解JustRL技術細節的讀者，可通過論文編號arXiv:2512.16649v1查詢完整研究內容。這項研究不僅為AI訓練領域帶來了新的啟示，也為未來研究指明了一個值得探索的方向：在追求性能的同時，是否可以通過簡化方法來實現更高效、更穩定的訓練？