TAC(Transfer-Aware Curriculum)는 수학·프로그래밍·과학 등 다중 도메인 RLVR 학습에서 도메인 샘플링 비율을 자동 조정하는 밴딧 방식 온라인 커리큘럼이다. 기존 학습가능성 기반 커리큘럼이 현재 정책이 향상되는 도메인만 보는 것과 달리, 선택한 도메인의 그래디언트 업데이트가 나머지 도메인에도 도움이 되는지(전이성)를 함께 고려한다. RL 학습이 이미 산출하는 신호를 재활용해 도메인별 어드밴티지로 국소 학습가능성을, GRPO 스텝의 투영 그래디언트 정렬로 교차 도메인 전이성을 추정하며 추가 비용은 벽시계 시간 1% 미만이다. 6개 도메인 스위트에서 Qwen3-1.7B와 Llama3.2-3B 모두 최고 매크로 평균 정확도를 기록했고, 학습가능성 전용 밴딧 대비 최대 2.8점(상대 10%) 개선했다. 교차 도메인 전이성이 다중 도메인 RLVR 커리큘럼 설계의 핵심 신호임을 보여준다.

• •도메인 업데이트가 다른 도메인에 주는 이득(전이성)까지 고려하는 밴딧 온라인 커리큘럼 TAC
• •도메인별 어드밴티지 + GRPO 투영 그래디언트 정렬로 전이성 추정, 추가 비용 1% 미만
• •6개 도메인 스위트에서 Qwen3-1.7B·Llama3.2-3B 모두 최고 매크로 평균 정확도
• •학습가능성 전용 밴딧 대비 최대 +2.8점(상대 10%) 개선
• •불균형 학습 혼합에서도 강건 — 전이성 항 제거 시 성능 급락(절젠 확인)