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过去为提升中小参数量模型推理能力,开发者构建复杂RL流水线。JustRL论文提出极简、单阶段、固定超参训练方案,在两主流1.5B模型上刷新SOTA,节省2倍算力,消融实验还揭示部分技巧会致性能退化。

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现有端到端对话模型推理能力未解锁,因深度思考带来延迟。为此提出 Mini - Omni - Reasoner,采用边思考边表达范式,突破‘要么快,要么准’困境,还设计了数据合成管线和五阶段训练,实验证明其性能提升明显。

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