MathMixup：通过课程学习与问题分解提升 LLM 数学推理能力

MathMixup 是一种数据合成范式，通过混合与分解策略系统生成难度可控的高质量数学推理题，并结合自动自检与人工筛选保证语义清晰和难度梯度。基于该方法构建的 MathMixupQA 数据集配合课程学习策略，使微调后的 Qwen2.5-7B 在七个数学基准上平均得分达 52.6%，超过此前 SOTA 方法。