本研究提出了一种反事实干预框架，用于评估大型推理模型的思考草稿可信度，发现其推理步骤与最终结论常常不一致，强调了提升可信性和可解释性的重要性。

Measuring the Credibility of Thought Drafts in Large Reasoning Models
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本研究提出了一种聚合微调（AFT）方法，旨在有效整合多个草稿响应以生成优化答案。实证评估显示，AFT训练的模型在基准数据集上显著优于传统微调技术，表明在不增加数据量或模型规模的情况下，能够释放大语言模型的潜力。

From Drafts to Answers: Unlocking the Potential of Large Language Models through Aggregation Fine-Tuning
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随着 iOS 16 正式版更新，Drafts 也适配了不少新特性，相信无论你是哪种 Drafts 用户都会非常满意这次更新中的这些新功能的。查看全文

锁屏小组件、专注模式过滤、状态标签……文本效率工具 Drafts 5 更新详解
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