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SHARP: Synthesizing High-Quality Aligned Reasoning Problems for Reinforcement Learning in Large Reasoning Models

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要

本研究提出SHARP方法，旨在解决STEM领域大型推理模型训练中缺乏高质量、多样且可验证的问题集的问题。SHARP通过自对齐原则和三阶段框架，确保问题生成的多样性和控制，实验结果表明其在复杂推理准确性上显著优于现有方法。

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标签

SHARP方法 STEM领域 models 复杂推理 推理模型 问题生成
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