BoundaryEvo长链推理蒸馏框架提出

研究者 Jiaming Su 等人提出 BoundaryEvo，一个面向长链推理蒸馏的两阶段数据-模型协同演化框架，用于解决固定训练集随学生模型演化而失配的问题。 该框架第一阶段为 Capability Priming，通过直接蒸馏少量教师长推理轨迹，先让学生模型建立基础推理能力；第二阶段为 Capability-Boundary Co-Evolution，反复筛选学生尚未掌握、但专家能可靠解答的问题，使训练数据随学生能力边界同步演化。 上述内容来自作者在论文中的自述，尚属方法层面的提出，报道未给出实际效果验证。

AI 根据报道生成 · 53 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。