この記事では、MarsRLという新しい強化学習フレームワークが提案されています。MarsRLは、解決者、検証者、修正者など複数のエージェントを用いて推論プロセスを改善し、推論の深さを向上させることを目的としています。従来の大規模言語モデル（LLMs）では出力長の制約があり、複雑な推論には限界がありましたが、MarsRLはエージェント特有の報酬メカニズムを導入し、パイプラインにインスパイアされたトレーニング方式で効率性を高めています。実際の適用結果として、Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507においてAIME2025の正確性を86.5%から93.3%へ、BeyondAIMEを64.9%から73.8%へと向上させる成果が示されています。これにより、MarsRLがマルチエージェント推論システムの進展と多様なタスクへの適用の可能性を広げることが期待されます。