本文研究在中训练阶段引入自生成多样化数据对强化学习（RL）的增益。该方法基于波利亚解题策略，为每个问题生成多种正确答案变体并微调。理论分析表明，这种训练方式能通过策略梯度更新激励模型融合不同推理路径。实验验证，经此中训练初始化后再进行RL的模型，在数学推理、代码生成及叙事推理等任务上均取得稳定性能提升。