University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）

Transferability for General Reasoning: An Automated Curriculum for Multi-Domain RLVR

通用推理的可迁移性：多领域RLVR的自动课程

Yongjin Yang, Jiarui Liu, Yinghui He, Lechen Zhang, Bernhard Schölkopf, Zhijing Jin

机构 * Jinesis Lab, University of Toronto & Vector Institute（Jinesis实验室，多伦多大学与向量研究所） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； ELLIS Institute Tübingen（ELLIS研究所图宾根） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； EuroSafeAI 纠错

AI总结 提出迁移感知课程（TAC），利用优势信号和投影梯度估计跨领域可迁移性，在多领域推理套件上实现最佳平均准确率。

Comments 32 pages, including supplementary material; code available at https://github.com/YangYongJin/transfer-aware-curriculum