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Reasoning Core: Designing Broad Procedural Data for Completion-Supervised Reasoning Training
arXiv cs.AI · 公開日 · 読了3分
30秒で要点
- 何が起きたか
- Researchers released Reasoning Core, a collection of 50 procedural generators for creating training data across mathematics, logic, planning, and code domains.
- なぜ重要か
- Engineers fine-tuning language models need diverse, verifiable reasoning problems at scale for completion-supervised training.
- 注意点
- Procedural generation alone does not guarantee correctness; semantic validity does not ensure training utility without proper difficulty calibration.
- reasoning
- fine-tun
- eval
この話題の背景にあるパターン
- Agentic Context Engineering (Evolving Playbook)
- Supervised Learning for Agents
- Supervisor-Worker Pattern
各ページで、技術の仕組み、コストに見合う場面、そして破綻する条件を解説しています。
The Agent Architect
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