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2026-10-12 research_milestone A new framework, BoundaryEvo, was introduced to enhance long-chain reasoning in small language models by adapting training data to the model's evolving capabilities. 来源

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TOOL · CL_294349 · Oct 12 · 04:00

BoundaryEvo框架通过自适应数据选择提升小型LLM的推理能力

研究人员开发了BoundaryEvo，一个新颖的框架，通过数据-模型协同进化来提高小型语言模型（LLM）的长链推理能力。这种两阶段方法首先用基础推理技能对学生模型进行预训练，然后根据模型不断发展的熟练度动态调整训练数据。通过关注学生模型难以解决但专家可以解决的问题，BoundaryEvo在推理基准测试上显著提高了准确性，仅使用1,000个训练样本就使Qwen3.5-4B在IMO-AnswerBench上的性能提高了12个百分点以上。