BoundaryEvo：数据-模型协同演化蒸馏长链推理
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BoundaryEvo：数据-模型协同演化蒸馏长链推理
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AI 综述
Jiaming Su 等在 arXiv 论文（arXiv:2610.13285）中提出 BoundaryEvo，一种从大教师模型蒸馏长链推理能力的两阶段数据—模型协同演化框架。第一阶段通过 Capability Priming 建立学生模型的初始推理能力，第二阶段在 Capability-Boundary Co-Evolution 中选择学生尚未掌握、但专家能够可靠解决的问题进行训练。 论文报告仅使用 1000 个训练样本时，BoundaryEvo 在 11 个推理基准上持续优于静态和动态数据选择基线。作者称代码与数据将公开发布。
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最新进展10月12日 12:00
BoundaryEvo：通过数据与模型协同演化蒸馏长链推理能力报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月12日
- arXiv · cs.AIBoundaryEvo：通过数据与模型协同演化蒸馏长链推理能力
BoundaryEvo是一种两阶段数据—模型协同演化框架，用于从大教师模型蒸馏长链推理轨迹。作者先通过Capability Priming建立学生的初始推理能力，再在Capability-Boundary Co-Evolution阶段选择学生尚未掌握但专家能够可靠解决的问题；仅使用1000个训练样本时，论文报告其在11个推理基准上优于静态和动态数据选择基线。
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