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综合多方信息来看，Language-only reasoning models are typically created through supervised fine-tuning (SFT) or reinforcement learning (RL): SFT is simpler but requires large amounts of expensive reasoning trace data, while RL reduces data requirements at the cost of significantly increased training complexity and compute. Multimodal reasoning models follow a similar process, but the design space is more complex. With a mid-fusion architecture, the first decision is whether the base language model is itself a reasoning or non-reasoning model. This leads to several possible training pipelines:
综合多方信息来看，遭遇"封禁"工具的创始人，早已成为OpenAI团队成员事件还存在一个颇具戏剧性的背景：今年二月，Peter Steinberger已正式入职OpenAI，参与其个人智能代理产品的研发工作。
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