在大模型的后训练（Post-training）阶段，如何通过强化学习（RL）进一步激发模型的推理能力，已成为当前学术界和工业界关注的焦点。然而，这一路径目前面临着核心矛盾：模型推理能力的上限往往取决于训练环境的质量，但构建既具备严谨验证机制又拥有大规模扩展性的推理环境正变得日益昂贵且困难。现有的解决方案要么依赖昂贵的专家标注（如数学题），但环境的规模难以低成本扩展；要么局限于特定的模拟环境（如游戏），但从中学到的技能难以泛化。 针对这一难点，上海交通大学的研究团队提出了一种创新性的研究方案 —— 结构化…