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Reasoning Core: Designing Broad Procedural Data for Completion-Supervised Reasoning Training
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- Researchers released Reasoning Core, a collection of 50 procedural generators for creating training data across mathematics, logic, planning, and code domains.
- Warum es zählt
- Engineers fine-tuning language models need diverse, verifiable reasoning problems at scale for completion-supervised training.
- Achtung
- Procedural generation alone does not guarantee correctness; semantic validity does not ensure training utility without proper difficulty calibration.
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- reasoning
- fine-tun
- eval
Die Patterns dahinter
- Agentic Context Engineering (Evolving Playbook)
- Supervised Learning for Agents
- Supervisor-Worker Pattern
Jedes zeigt, wie die Technik arbeitet, wann sie ihren Aufwand wert ist und wo sie scheitert.
The Agent Architect
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