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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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