研究揭示组合式自我改进的三种失效模式
原文标题：Compositional Self-Improvement: Promises and Pitfalls
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论文系统研究模型将子问题预测组合为难题监督的自我改进路径，识别出子问题预测不可靠、组合引入误差、监督覆盖有限三种失效模式。在编码与推理任务上，组合标签比直接自生成标签更准确；短 SFT 预热加组合式自我改进可启动强化学习。
- 问题
- 模型难以对更难、分布外的问题生成可靠的自监督信号。
- 方法
- 系统研究把子问题预测组合成难题监督，识别失效模式并配合短 SFT 预热。
- 结果
- 未给出量化结果；编码与推理任务上组合标签比直接自生成标签更准确，短 SFT 预热加组合式自我改进可启动强化学习。
- 影响
- 给出组合式自我改进的适用边界，提示工程上需先修子问题预测与覆盖度再谈自举。
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