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【微软 & UCLA 新作：超越 Pass@1，通过自博弈和变分问题合成，持续提升大模型推理能力】我们知道 RLVR 的核心思想很简单：让模型生成多个解题思路（轨迹），然后用一个确定的、可验证的奖励信号（比如答案是否正确）来告诉模型哪些思路是好的，哪些是坏的。通过这种方式，模型可以逐渐学会产
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【微软 & UCLA 新作：超越 Pass@1，通过自博弈和变分问题合成，持续提升大模型推理能力】我们知道 RLVR 的核心思想很简单：让模型生成多个解题思路（轨迹），然后用一个确定的、可验证的奖励信号（比如答案是否正确）来告诉模型哪些思路是好的，哪些是坏的。通过这种方式，模型可以逐渐学会产
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