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强化学习构成第二维度。预训练后通过基于结果的反馈(而非单纯词元预测)来增强模型能力。可以理解为:预训练传授知识,强化学习教会解题。尽管大规模强化学习易出现不稳定,但元公司新体系实现了平稳可控的能力增长。研究团队报告称,训练数据上的pass@1和pass@16呈对数线性增长,意味着模型随强化学习算力扩展持续进步。pass@1代表首次尝试即正确,pass@16代表16次尝试中至少成功一次——这是推理多样性的衡量指标。

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