自从 Google Gemini 将数学奥赛的成功部分归功于「并行思维」后，如何让大模型掌握这种并行探索多种推理路径的能力，成为了学界关注的焦点。
然而，现有方法多依赖于监督微调（SFT），模型一来只能模仿预先构造的 parallel thinking 数据，难以泛化到真实的复杂任务中，其次这种方式对数据要求很高，往往需要复杂的 data pipeline 来构造。
为解决这些难题，来自腾讯 AI Lab 西雅图、马里兰大学、卡内基梅隆大学、北卡教堂山分校、香港城市大学、圣路易斯华盛顿大学等机构的研究者们（第一作者郑童是马里兰大学博士生，本工作于其在腾讯 AI Lab 西雅图实习期间完成）首创了 Parallel-R1 框架 —— 这是第一个通过强化学习（RL）在通用数学推理任务上教会大模型进行并行思维的框架。该框架通过创新的「渐进式课程」与「交替式奖励」设计，成功解决了 RL 训练中的冷启动和奖励设计难题。
实验表明，Parallel-R1 不仅在多个数学基准上带来高达 8.4% 的平均准确率提升，更通过一种 “中程训练脚手架” 的策略，在 AIME25 测试中实现了 42.9% 的性能飞跃。
论文标题：
Parallel-R1: Towards Parallel Thinking via Reinforcement Learning
论文地址：https://arxiv.org/abs/2509.07980
项目地址：
https://github.com/zhengkid/Parallel-R1 (Coming Soon)
项目主页：
https://zhengkid.github.io/Parallel_R1.github.io/
并行思维的挑战：为何注入并行思维如此困难？
并行思维，即同时探索多条推理路径再进行归纳总结。
图 1：并行思考流程示意图。
目前最主流的注入并行思维的范式是监督微调 (SFT)，但这种方式本质上是行为克隆，强迫模型模仿固定的、预先生成的数据，导致模型只会进行表面上的模式匹配，而无法真正习得和泛化并行思维这一内在的推理能力。其次，这类方式对数据质量和多样性的要求非常高，只有非常高质量的数据才能让模型学习到很好的 parallel thinking 能力。然而，遗憾的是，在现实世界中，人们很难天然获取高质量的这类数据，因此只能依赖于人工合成。而对于真实世界的推理任务，构造这些数据的难度很大，需要复杂的数据管道。
另一方面强化学习（RL）是一种更扩展性强的，但在通用、真实的复杂任务中进行并行思维训练却面临两大核心挑战：
冷启动问题（Cold-Start）：由于预训练模型从未见过并行思维的特定格式（如同时生成多个解题路径），在 RL 探索初期，它根本无法自发产生这类轨迹，导致学习无从下手。这时候就需要一个冷启动阶段。但是上文提到，对于真实世界的难题，这种数据很难构造。
奖励设计困境（Reward Design）：如何平衡「解题正确率」和「思维方式」是一个难题。如果只奖励最终答案的正确性，模型会倾向于走最简单、最熟悉的单路径「捷径」，从而「遗忘」更复杂的并行思维；而如果强行要求使用平行格式，又可能导致模型为了格式而牺牲逻辑的严谨性，反而降低了准确率。
图 2：渐进式课程训练示意图
Parallel-R1 的解法：首个为真实世界推理任务打造的 RL 框架
为攻克上述难题，Parallel-R1 作为首个专为通用、复杂数学推理等真实世界任务设计的强化学习框架被提出。它通过一套精巧的组合拳，系统性地解决了训练困境。
渐进式课程：从「学格式」到「学探索」
研究者的一个关键发现是：用简单的提示工程，让强大的模型为简单数学题（如 GSM8K）生成高质量的并行思维数据是可行的（成功率 83.7%），但对于复杂难题（如 DAPO）则完全无效（成功率 0.0%）。
基于这一洞察，他们巧妙的避开了复杂的数据管道依赖，并设计了一种渐进式课程：
第一阶段（格式学习）：首先，利用新建的 Parallel-GSM8K 数据集，在简单的数学任务上对模型进行 SFT。此阶段的核心目标并非解决难题，而是让模型学会并行思维的「语法格式」，例如如何使用
、
、
等控制标签 。第二阶段（能力泛化）：当模型掌握了基本格式后，再将其置于更困难的数学任务中，通过 RL 进行训练 。此时，模型已经具备了生成平行轨迹的 “火种”，可以在 RL 的驱动下自由探索、试错，并最终将这一能力泛化到未知难题上。
交替式奖励：在「准确性」与「多样性」间取得平衡
针对奖励设计的困境，研究团队试验了多种方案，最终提出了一种高效的交替式奖励策略。该策略在训练过程中，周期性地在两种奖励模式间切换：
80% 的时间使用「准确率奖励」：只根据最终答案是否正确给予奖励，确保模型的核心目标始终是解决问题。
20% 的时间使用「分层奖励」：在这一模式下，如果模型使用了并行思维并且答案正确，会获得一个额外奖励（+1.2 分）；如果未使用并行思维但答案正确，则获得标准奖励（+1.0 分）；否则将受到惩罚。
消融实验（见下表）证明了该策略的优越性。单纯奖励准确率，模型的并行思维使用率极低（13.6%）；单纯奖励平行格式，模型性能会严重下滑。而交替式策略在将并行思维使用率提升至 63.0% 的同时，还能在 AIME 等高难度测试上取得最佳性能，完美实现了「既要并行行为又要准确率」的目标。
并行思考模型超过单一思考模型
根据下面提供的性能对比表，注入了并行思维能力的模型在各项数学推理基准测试中，其性能优于传统的单一（顺序）思考模型。
打开「黑箱」：模型如何悄然改变思维策略？
除了提出高效的训练框架，该研究还深入分析了模型在学习过程中的动态变化，揭示了一个有趣现象：模型的并行思维策略会随着训练的深入，从「探索」演变为 「验证」。
通过追踪
模块在解题过程中出现的位置，研究者发现，在训练初期，模型倾向于在解题的早期就使用并行思维，这相当于「广撒网」，同时探索多种可能性来寻找解题思路。然而，随着模型能力的增强，它变得更加自信，平行模块出现的位置逐渐后移。在训练后期，模型会先用一条自己最有把握的路径推导出一个初步答案，然后在解题的末尾才调用并行思维，从不同角度对该答案进行复核与验证，以确保万无一失。
图 3：训练过程中 < Parallel > 模块相对位置的变化，曲线稳步上升，表明其应用从早期探索转向后期验证。
意外之喜：作为「训练脚手架」的并行思维
研究还发现了一个更令人振奋的结论：并行思维本身可以作为一种临时的「结构化探索脚手架」，来帮助模型解锁更高的性能上限。
研究者设计了一个两阶段训练实验：
探索阶段（0-200 步）：采用交替式奖励，强制模型高频率地使用并行思维，进行广泛的策略空间探索。
利用阶段（200 步后）：切换为纯粹的准确率奖励。此时，模型会逐渐减少对平行格式的依赖，转而专注于提炼和利用在第一阶段发现的最优策略。
结果（见下图）显示，进入第二阶段后，尽管模型的并行思维使用率（绿线）骤降，但其在 AIME25 上的准确率（红线）却持续攀升，最终达到了 25.6% 的峰值。这一成绩相较于从头到尾只用标准 RL 训练的基线模型，实现了高达 42.9% 的相对提升。这证明了，短暂地「强迫」模型进行平行探索，能够帮助它发现一个更优的「能力区间」，即使后续不再使用这种形式，其学到的核心推理能力也得到了质的飞跃。
图 4：两阶段训练曲线。在探索阶段后，并行思维使用率下降，但模型准确率持续走高，超越基线。
总结
在这项工作中，研究者们提出了 Parallel-R1，这是首个能在真实的通用数学推理任务上，通过强化学习教会大模型进行并行思维的框架。除此之外，研究者们进一步对并行思考行为以及其潜在价值进行了深入探讨。
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