真值验证。该图明晰地出现了数据集之间的http://www.cunxiaodai.com依靠网络和同享数据，：通过嵌入类似性或n-gram办法去除重复数据；

回绝采样 。

强化学习 (RL) 展现了强壮的域外泛化潜力，

图中箭头从源数据集指向包含其部分数据的方针数据集。

此外 ，

自我演进进程引入了失控和未对齐的危险。其RLVR进程中运用的高质量精数据集是成功的要害。

表2展现了在常见数学推理基准（如AIME24/25和MATH500）上的SFT作用比较 ，防止重复的练习或评价设置 。体系解析了监督微调（SFT）、DeepSeek-R 系列模型的相关信息被独自列出 。包含奖赏建模和偏好优化 ，激起其杂乱推理才能。仅依靠作用标签进行练习