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LLM数学迁移中推理方法比主题更有效

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arXiv论文2610.00331指出，大语言模型数学微调时，共享解题方法（same-approach）比共享主题（same-topic）迁移效果更好。实验覆盖五模型×三种子、40组模型-目标对比，SA平均领先10.8–14.3个百分点，且所有95%置信区间不包含零；ST在嵌入与词汇相似度上更接近目标，但效果更差。

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arXiv论文2610.00331发布，指出LLM数学微调中共享解题方法比共享主题迁移效果更好，SA平均领先10.8–14.3个百分点。

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Oct 2, 2026
  1. arXiv · Artificial Intelligence
    LLM数学迁移：推理方法比主题更有效

    arXiv论文2610.00331指出，LLM数学微调时，共享解题方法（same-approach）比共享主题（same-topic）带来更大迁移。实验在五模型×三种子、40组模型-目标对比中，SA平均领先10.8–14.3个百分点，且所有95%置信区间不包含零；ST在嵌入与词汇相似度上更接近目标，但效果更差。

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