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标题为英语Learning More by Training Less: Uncertainty-Guided Progressive Contraction for Efficient Reasoning Post-Training

arXiv:2610.12933v1 Announce Type: new Abstract: Large language models have achieved remarkable advances in complex reasoning. However, scaling reasoning post-training with ever-larger corpora can substantially increase training cost without proportional performance gains. In…

arXiv — cs.AI作者: Suorong Yang, Jiaxin Wang, Jiaming Su, Chentao Yue, Furao Shen, Peng Ye, Soujanya Poria2026年10月12日 (10月12日)
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AI 摘要:要点

  • arXiv:2610.12933v1 Announce Type: new Abstract: Large language models have achieved remarkable advances in complex reasoning
  • However, scaling reasoning post-training with ever-larger corpora can substantially increase training cost without proportional performance gains
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Learning More by Training Less: Uncertainty-Guided Progressive Contraction for Efficient Reasoning Post-Training

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