全新合成框架SOTA：强化学习当引擎，任务合成当燃料，蚂蚁港大联合出品

蚂蚁与香港大学联合发布PromptCoT 2.0，提出以“任务合成”作为大模型下半场关键技术路径。该框架通过EM循环实现逻辑与问题生成的迭代优化，生成4.77百万个高难度、多样化的合成问题，在数学与代码推理任务上推动30B级模型达到SOTA表现，效果媲美主流顶尖模型。实验证明其合成数据在无需人工标注的情况下显著提升弱模型性能，且具备更强可扩展性。研究还开源了全部数据与方法，为后续向智能体、多模态及自进化方向发展奠定基础。
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