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Advancing Language Model Reasoning through Reinforcement Learning and Reasoning Expansion

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内容提要

本研究提出了一种新型强化学习方法，旨在提升大规模语言模型在复杂推理任务中的训练效果。通过合成试错数据和增加样本多样性，T1模型在数学推理基准测试中表现出色，展现了推理扩展能力。研究表明，增加推理预算能显著提高模型性能。

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标签

model 强化学习 推理任务 推理预算 数学推理 语言模型
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