論文の概要: AERO: Autonomous Evolutionary Reasoning Optimization via Endogenous Dual-Loop Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.03084v1
• Date: Tue, 03 Feb 2026 04:14:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-04 18:37:15.237892
• Title: AERO: Autonomous Evolutionary Reasoning Optimization via Endogenous Dual-Loop Feedback
• Title（参考訳）: AERO:内因性デュアルループフィードバックによる自律的進化推論最適化
• Authors: Zhitao Gao, Jie Ma, Xuhong Li, Pengyu Li, Ning Qu, Yaqiang Wu, Hui Liu, Jun Liu,
• Abstract要約: 以下は「アンダーライン・アンダーライン・エボリューショナリー・アンダーライン・アンダーライン・オプティマイゼーション(AERO)」である。 AEROは、シナジスティックなデュアルループシステムの中で、自己問合せ、回答、批判を内部化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.681632584269707
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have achieved significant success in complex reasoning but remain bottlenecked by reliance on expert-annotated data and external verifiers. While existing self-evolution paradigms aim to bypass these constraints, they often fail to identify the optimal learning zone and risk reinforcing collective hallucinations and incorrect priors through flawed internal feedback. To address these challenges, we propose \underline{A}utonomous \underline{E}volutionary \underline{R}easoning \underline{O}ptimization (AERO), an unsupervised framework that achieves autonomous reasoning evolution by internalizing self-questioning, answering, and criticism within a synergistic dual-loop system. Inspired by the \textit{Zone of Proximal Development (ZPD)} theory, AERO utilizes entropy-based positioning to target the ``solvability gap'' and employs Independent Counterfactual Correction for robust verification. Furthermore, we introduce a Staggered Training Strategy to synchronize capability growth across functional roles and prevent curriculum collapse. Extensive evaluations across nine benchmarks spanning three domains demonstrate that AERO achieves average performance improvements of 4.57\% on Qwen3-4B-Base and 5.10\% on Qwen3-8B-Base, outperforming competitive baselines. Code is available at https://github.com/mira-ai-lab/AERO.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は複雑な推論において大きな成功を収めてきたが、専門家による注釈付きデータや外部検証に頼ってボトルネックに残っている。 既存の自己進化パラダイムは、これらの制約を回避しようとしているが、最適な学習ゾーンを特定し、欠陥のある内部フィードバックを通じて、集団の幻覚と誤った事前を補強するリスクを負うことが多い。 これらの課題に対処するために, 自己問合せ, 答え, 批判をシナジスティックな二重ループシステム内で内部化し, 自律的推論の進化を実現する, 教師なしのフレームワークである \underline{A}utonomous \underline{E}volutionary \underline{R}easoning \underline{O}ptimization (AERO) を提案する。 近似開発 (ZPD) 理論にインスパイアされた AERO はエントロピーに基づく位置決めを利用して '可解性ギャップ' を目標とし、頑健な検証のために独立対実補正を用いる。 さらに,機能的役割間の機能的成長を同期させ,カリキュラムの崩壊を防止するために,Staggered Training Strategyを導入する。 AEROはQwen3-4Bベースで4.57倍、Qwen3-8Bベースで5.10倍のパフォーマンス向上を達成し、競争上のベースラインを上回っている。 コードはhttps://github.com/mira-ai-lab/AEROで公開されている。

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