推理核心：为完成监督推理训练设计广泛程序化数据
评分
77系统对比多个程序化数据集的完成监督训练效果，并首次揭示语义有效性与训练效用之间的关键错位。
方法设计严谨，包含多模型、多时长实验和三层审计，但部分任务级分析细节有限。
开源50个生成器与审计流程，可直接复用于合成推理数据生产与质量验证。
合成数据策略是当前大模型推理训练的热点，该工作契合追求可扩展训练数据的前沿需求。
arXiv预印本，公开代码与数据，但尚未经过同行评议。
基础分 85 × T2 信源权重 ×0.9 = 77
精选线 70已入选精选
精选理由
论文提供了大规模程序化推理数据生成器的实证对比与深度审计，兼具方法论创新和工程贡献。
AI 点评
「合成推理数据是当前提升模型推理能力的重要杠杆，但绝大多数团队只关注生成规模，忽视了目标结构和难度校准对训练效果的决定性影响。这篇论文最有价值的地方不是又多了一套数据集，而是给出了可复用的审计方法论，提醒我们程序化生成不等于正确。对从事推理数据工程或偏好微调研究的人，这份开源工具和对比结论值得细读。」
速览
本文提出Reasoning Core，一个包含50个程序化生成器的数据集集合，覆盖数学、逻辑、规划、状态追踪、形式语言、结构化数据、游戏、因果关系和代码等领域，并配备语义评分器、难度控制和任务评估器。在匹配的完成监督协议下，与Procedural Warmup、Reasoning Gym和SynLogic对比，Reasoning Core在3B模型上于DROP、LogiQA和ARC-Challenge取得最高平均分。任务分析表明，语义有效性不足以保证训练效用，紧凑目标和校准难度是关键设计因素。审计揭示了生成、渲染、目标和评分之间的细微不匹配，提示程序化生成并不能保证正确性。库、数据集和审计材料已公开。
- Reasoning Core包含50个程序化数据生成器，覆盖9大推理领域，并支持语义评分与难度控制。
- 在3B模型规模下，完成监督训练中Reasoning Core在DROP、LogiQA和ARC-Challenge上平均分优于Procedural Warmup、Reasoning Gym和SynLogic。
- 语义有效不等于训练有用，紧凑目标与校准难度对训练效果影响显著。
- 模型辅助审计揭示了生成、渲染、目标和评分之间的不一致，说明程序化生成仍需严格质量验证。
正文
本文为 AI 生成的中文精读,原文请点「查看原文」
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