本文提出了一种基于部分专家示范的强化学习框架，旨在解决复杂的序列生成任务。通过自适应回溯算法，动态调整每个样本的监督长度，模型能够逐步学习推理链。研究表明，这种逐样本课程学习在处理长序列依赖时优于传统的监督微调和强化学习，有效提升推理能力。