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CLewR: Curriculum Learning with Restarts for Machine Translation Preference Learning

本文提出 CLewR（Curriculum Learning with Restarts），一种在偏好优化训练中按易到难排序并在每个 epoch 重启课程的策略，有效缓解灾难性遗忘问题，在多个模型家族（Gemma2、Qwen2.5、Llama3.1）和多种偏好优化算法（DPO、CPO、ARPO）上持续提升机器翻译性能。