Transferability for General Reasoning: An Automated Curriculum for Multi-Domain RLVR
通用推理的可迁移性：多领域RLVR自动课程学习
🧭 跨领域迁移感知课程 · RLVR
University of Toronto · Carnegie Mellon University · Princeton University · University of Illinois Urbana-Champaign · Max Planck Institute for Intelligent Systems
提出Transfer-Aware Curriculum (TAC)，利用梯度投影对齐自动选择能促进跨领域迁移的训练领域
📌 工作参考价值（4 点）
- 在多任务推荐或跨场景排序中，借鉴梯度投影对齐度量任务间迁移性，动态调整训练数据采样权重，避免领域不均衡导致头部任务垄断。
- 在LLM微调业务中，用在线bandit策略融合局部学习进度与跨域迁移信号，无需人工设计课程，且计算开销极小（<1%），适合工程落地。
- 可利用RL训练已产生的优势函数和投影梯度，不必额外构造监督信号，降低实现复杂度。
- 实际场景中，若领域间存在正向迁移（如通用语义理解可为多个下游任务带来增益），TAC思路可扩展至多领域对话、多意图排序等场景，提升整体性能。