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Ladders of Thought论文阅读总结
# Ladders of Thought论文阅读总结 论文信息:**Ladders of Thought: A Self‑Evolving Curriculum of Progressively Simplified Reasoning Traces**,arXiv:2609.25643 作者:Minghui Liu, Thomas Magelinski, Dehao Yuan, Qi Yu, Furong Huang 链接:[https://arxiv.org/abs/2609.25643](https://arxiv.org/abs/2609.25643)## 一、文章主要内容大语言模型只有达到千亿参数规模时,推理能力才表现优异;中小规模模型即便使用知识蒸馏(KD),推理依旧很脆弱。本文提出**LoT(Ladders‑of‑Thought,思维阶梯)**框架,结合渐进式问题改写与自进化课程学习来提升中小模型推理能力。LoT完整流程分为三步:1. **渐进式改写**:自动生成语义保持不变、难度逐步降低的推理问题变体,形成难度阶梯;2. **难度分桶**:基于推理步骤数量对改写后的样本做难度打分,划分不同难度样本桶;3. **自进化老虎机调度器**:采用多臂老虎机算法自适应分配不同难度样本的训练占比,动态调整训练数据分布。实验覆盖数学推理、多跳推理两大任务,测试1‑8B不同系列的中小模型:- 算术任务提升巨大:AddSub提升32个百分点,SVAMP提升25个百分点;- 域内测试集稳定提升2‑8个百分点;- 多跳推理收益随数据集变化:QASC提升16pp,StrategyQA提升25pp;部分侧重事实检索数据集提
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