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第三，第三阶段是关键创新，让学生模型自己生成回答，然后同时接受多个教师的token级实时监督。学生从自身分布采样，接收自领域教师的KL散度奖励和可验证的结果奖励这两类信号，前者告诉模型“这个字应该怎么写”，后者告诉模型“最终答案对不对”。
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展望未来，我对大模型下半场的几点思考的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。