boundary-prompts

本文诊断了可验证奖励强化学习（RLVR）中的“pass@k反转”现象：训练提高了单次准确率，但在重复采样下降低了性能，尤其是在正确轨迹稀少的边界提示上。提出了一种基于每个问题的基础锚定（PBA）方法来缓解这一问题。