ReSI-Math 框架利用进化搜索提升数学推理
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ReSI-Math 框架利用进化搜索提升数学推理
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AI 综述
ReSI-Math 框架通过进化搜索识别可恢复的失败案例，将这些案例转化为数据高效监督，并在 Qwen3-VL-8B 模型上验证了其效果。该框架采用一次性 RLVR 训练策略，相较于随机选择基准，其前沿引导策略展现出优越性。 在 Qwen3-VL-8B 模型上，ReSI-Math 框架将 MATH500 和 WE-MATH 的平均分从 78.71 提升至 80.16，显著优于随机选择基准的 53.31，证明了该方法在提升数学推理表现上的有效性。
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报道时间线
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11月4日
- arXiv · AIReSI-Math 框架在 Qwen3-VL-8B 上提升数学推理表现，MATH500 和 WE-MATH 平均分由 78.71 升至 80.16。
该框架通过进化搜索识别可恢复的失败案例，并在三个阶段一次性 RLVR 训练中转化为数据高效监督。 随机选择基准仅为 53.31，验证了前沿引导策略的优越性。
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