BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-04-16T00:00:00Z Rethinking the Generation of High-Quality CoT Data from the Perspective of LLM-Adaptive Question Difficulty Grading 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本研究提出了一种新方法，通过自适应问题难度生成高质量链式思维（CoT）数据，以解决大型语言模型在复杂任务中的推理能力不均衡问题。该方法显著降低了数据生成成本，提高了模型微调效率，并在数学竞赛和代码生成领域验证了其有效性。 🏷️ 标签 推理能力 数据生成 模型微调 自适应问题难度 链式思维 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
