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研究团队提出递归自重写框架RSR
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AI 综述
2026年10月5日，相关研究提出递归自重写（RSR）框架。该框架基于基座模型 Qwen-3.8-27B，在多种框架下探索复杂任务的解法，并将其重构为通用的训练轨迹。在数据扩展方面，RSR 成功将 2,001 条成功源轨迹扩展为 11,094 条重写轨迹，用于后续的监督微调（SFT），其最终效果优于直接使用轨迹进行 SFT。
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最新进展10月5日 12:00
研究团队提出RSR框架，将2,001条源轨迹扩展为11,094条重写轨迹用于微调。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月5日
- arXiv 人工智能通过递归自重写扩展复杂任务轨迹
研究提出递归自重写（RSR）框架，基于基座模型 Qwen-3.8-27B 在多种框架下探索复杂任务解法并重构为通用训练轨迹。RSR 将 2,001 条成功源轨迹扩展为 11,094 条重写轨迹用于监督微调，效果优于直接轨迹 SFT。
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