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官方一手arXiv: DeepSeek@Pengxiang Cai, Tianchen Fang, Xiaohan Li, Qingyuan Zeng, Guocong Li, Jintai Chen
精选
推荐理由：这篇论文提出一种课程强化学习，能帮LLM突破自己的推理能力边界，在多个模型上效果显著，值得关注。
课程强化学习
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6月23日
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传统RLVR方法仅重新分配采样概率，虽能提升pass@1但可能降低pass@k，无法扩展基础模型的推理能力边界。本文提出边界感知课程RL：先用pass@k采样定位当前推理边界，再对边界附近样本进行教师引导，最后用RL巩固新推理模式。在Qwen、Llama、DeepSeek等模型上，该方法在pass@256上平均比基础模型提升9.8个百分点，比Vanilla RLVR提升10.3个百分点。实验表明该策略可帮助LLM持续突破经验推理边界。