arXiv · cs.AI· Chengyi Yang, Zhishang Xiang, Yunbo Tang, Zongpei Teng, Chengsong Huang, Fei Long, Yuhan Liu, Jinsong Su·· 1 天前
TTCS：面向自进化大语言模型的测试时课程合成框架
TTCS: Test-Time Curriculum Synthesis for Self-Evolving
arXiv:2601.22628v3阅读论文 PDF ↗
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作者：Chengyi Yang, Zhishang Xiang, Yunbo Tang, Zongpei Teng, Chengsong Huang, Fei Long, Yuhan Liu, Jinsong Su
研究任务与主要进展
TTCS通过问题合成器与推理求解器协同演化，利用难度渐进的合成问题和多次采样的自一致性奖励改进测试时训练。作者在论文摘要中报告，该方法在具有挑战性的数学基准上增强推理能力，并可迁移到不同大语言模型骨干支持的通用领域任务。代码与实现细节见 https://github.com/XMUDeepLIT/TTCS。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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