arXiv · cs.AI· Sida Li·· 18 天前AI 评分32
AdaC-GRPO：用自适应课程学习攻克长程视觉数独推理
AdaC-GRPO: Towards Mastering Long-Horizon Visual Sudoku Puzzles via Adaptive Curriculum Learning
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Sida Li
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.13184v1
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AI 导读
研究者提出自适应课程学习方法 AdaC-GRPO，并发布细粒度基准 FG-Sudoku，用于训练模型完成需要多步演绎推理的视觉数独任务。前沿 MLLM 在 9*9 这类长程依赖谜题上几乎全部失败，导致标准 RLVR 因奖励稀疏而停滞。AdaC-GRPO 通过在线 rollout 准确率追踪模型"最近发展区"动态构建训练批次，使 Qwen2.5-VL-7B 接近 Gemini-2.5-Flash 的表现，并弥补与 Gemini-2.5-Pro 62.2% 的准确率差距，方法在 InternVL-3.5 和 Qwen3-VL 上也得到验证。
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