arXiv · cs.AI· Jiaming Su·· 18 天前AI 评分41
BoundaryEvo：面向长链推理蒸馏的能力边界数据-模型协同演化框架
BoundaryEvo: Data-Model Co-Evolution at the Capability Boundary for Long-Chain Reasoning Distillation
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Jiaming Su
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.13285v1
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AI 导读
BoundaryEvo 提出一种两阶段数据-模型协同演化框架，用于从大模型蒸馏长链推理能力：先通过 Capability Priming 直接蒸馏少量教师长推理轨迹，再在 Capability-Boundary Co-Evolution 中持续选取学生未掌握但专家可解的题目并随学生能力演化更新训练数据。仅用 1,000 条训练样本，BoundaryEvo 在 11 个推理 benchmark 上超越静态和动态数据选择基线，将 Qwen3.5-4B 在 IMO-AnswerBench 上的准确率从 62.9 提升至 75.3，在 AMO-Bench 上从 26.8 提升至 46.0。代码与数据将开源。
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