Absolute Zero: Reinforced Self-play Reasoning with Zero Data

论文的结构和论证过程逻辑清晰，从提出问题到解决方案、实验验证、结果讨论和未来展望，各部分衔接自然，论证充分，易于理解研究的全貌。

强项: 提出了全新的范式和具体的算法框架 AZR。, 详细描述了任务生成、验证、求解及 RL 更新的流程和技术细节。, 通过代码执行器提供了可靠的、程序化的验证机制。, 进行了多模型规模、多任务类型和核心组件的消融实验来验证设计选择和方法有效性。, 在广泛的基准测试上进行了评估，包括 in-distribution 和 out-of-distribution 任务。
弱项: 确定性检查的实现方式（j=2）是一种近似，可能存在局限性。, 对一些未能带来性能提升的替代方法（如复合函数课程学习、额外奖励）的失败原因分析不够深入。, 对安全问题的讨论仅限于指出现象，未提供解决方案。

论文提供了丰富的实验数据（表1、表5、图6、图28-31），涵盖了不同模型规模、不同基准测试、训练过程中的性能变化等，有力地支持了核心主张，即 AZR 在零外部数据下能够达到甚至超越 SOTA 性能并具有良好的泛化能力。

提出的“绝对零”范式是现有 RLVR 和自博弈研究的一个重要且新颖的扩展，核心在于去除了对外部标注数据的依赖，通过模型内部机制驱动任务生成和学习，具有较高的原创性。将代码执行器作为验证环境也是一个创新点。

该研究触及了当前 LLM 训练中数据依赖和可扩展性的核心痛点，提出的范式如果成熟，有望显著改变 LLM 能力提升的路径。其在零数据下取得的 SOTA 性能以及发现的模型自主 emergent 行为（如中间规划）对未来 AI 发展具有重要意义。

强项: 使用了准确和正式的学术术语和表达。, 关键概念（如 Absolute Zero 范式、三种任务类型）解释清晰。, 方法部分的描述详细，步骤明确，辅以公式和伪代码，便于理解实现细节。
改进点: 某些嵌套图表（如附录中的性能 breakdown）的解读需要仔细阅读图注和文字说明来理解其含义和与主要结果的联系。