法国里尔大学、法国国家信息与自动化研究所、法国国家科学研究中心及里尔中央理工学院联合团队近日宣布，开发出一款名为“推理核心”（Reasoning Core）的AI训练环境，旨在系统性提升人工智能的符号推理能力。该研究成果已发表于学术平台arXiv，论文编号为arXiv:2509.18083v1，核心贡献者包括Valentin Lacombe、Valentin Quesnel和Damien Sileo。
传统AI训练依赖固定题库或简单游戏任务，存在两大缺陷：一是题目数量有限，模型易通过记忆答案而非真正理解完成训练；二是任务类型单一，难以覆盖现实场景中复杂的逻辑需求。研究团队形象地比喻，现有方法如同仅通过加减法训练学生，却期望其掌握微积分能力。为此，他们构建了一个可无限生成多样化挑战的“虚拟健身房”，通过动态调节任务难度，帮助AI系统掌握人类逻辑思维的基石技能。
“推理核心”的独特性体现在三方面：首先，其任务设计聚焦于PDDL规划、一阶逻辑、上下文无关文法解析等核心符号推理领域，这些能力被视为构建通用智能的基础；其次，系统配备连续型难度调节器，可精准控制问题复杂度，实现从初级到高级的无缝过渡；第三，集成定理证明器、规划引擎等专业验证工具，确保答案评估的客观性与权威性。实验显示，即使是最先进的GPT-5模型，在面对该环境生成的高难度任务时，正确率仍显著低于人类水平，验证了训练环境的有效性。
研究团队精选了18个训练任务，覆盖五大能力维度。规划类任务要求AI在随机生成的约束条件下制定行动序列，培养其动态决策能力；逻辑推理类任务涉及公理选择、证明重构等，强化严密论证技巧；自然语言推理任务将形式逻辑转化为自然语言问题，提升语言与逻辑的衔接能力；数学计算类任务包含方程求解、序列归纳等，训练符号操作与模式识别；因果推理类任务基于贝叶斯网络，区分相关性、因果性及干预效果。每个任务均通过上下文无关文法生成，确保问题结构可控且具有扩展性。
技术实现上，该系统采用创新的数据生成流水线，支持离线并行处理，可快速产出大量高质量训练样本。难度控制机制通过映射连续参数至具体生成规则实现，对离散变量采用概率舍入法，避免难度跳跃。外部工具集成确保验证过程严格可靠，例如使用Vampire定理证明器验证逻辑任务，符号代数系统检查方程求解结果。数据质量保障模块自动过滤无效问题，控制数值范围，防止训练偏差。
初步评估采用零样本测试，GPT-5在简单模式（难度0）和困难模式（难度5）下的表现差异显著。结果显示，模型在集合操作、基础算术等任务中表现相对较好，但在PDDL规划、定理证明等复杂任务中正确率不足30%。这表明当前AI模型更擅长统计模式匹配，而非严格的逻辑推导。难度调节的有效性得到验证，困难模式下模型性能平均下降42%，为自适应课程学习提供了技术基础。
与传统训练方法相比，“推理核心”代表了一种范式转变：从被动依赖海量数据转向主动构建能力体系。其开源特性允许全球研究者共同完善系统，可能推动AI评估标准革新——通过动态调节难度，更精准测量模型的真实推理水平。基于符号推理的训练或能提升AI的可解释性，为医疗、金融等高风险领域的应用提供安全保障。
尽管已取得突破，研究团队指出，未来需扩展任务覆盖范围，纳入时间推理、空间推理等更多认知维度；优化自适应难度调节机制，实现实时个性化训练；完善部分正确答案的评分体系，提升训练效率。该成果为AI推理能力的发展提供了新路径，预示着下一代智能系统或将具备更接近人类的逻辑思维能力。
