Cog-DRIFT: 적응적으로 재구성된 인스턴스에 대한 탐색은 어려운 추론 문제로부터의 학습을 가능하게 함

Cog-DRIFT는 과제의 재구성 변형을 만들고 난이도별 적응형 커리큘럼으로 정렬합니다.

훈련은 쉬운 형식에서 어려운 형식으로 점진적으로 진행됩니다.

작업 재구성은 원래 정답을 보존하면서 복잡한 문제를 더 단순한 형식으로 바꿉니다.

Cog-DRIFT는 표준 RL 사후 훈련으로 풀리지 않던 어려운 문제들을 해결 가능하게 하고 pass@k를 개선합니다.

2개 모델·6개 벤치에서 GRPO 등 강한 기준보다 일관되게 우수—Qwen +10.11%, Llama +8.64%; 평균 개선 +4.72%/ +3.23%.