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他们从各种公开数据集中收集了 20 万条偏好数据，构建了一个名为 R1-Reward-200k 的数据集用于训练。采用了一种 “渐进式难度” 的训练策略。因为直接用 RL 训练模型效果不好（冷启动问题），他们先用 GPT-4o 对这些数据生成了详细的思考过程，作为监督微调（SFT）的数据，让模型先 “入门”。同时，他们记录了 GPT-4o 判断每个样本的难度（需要尝试几次才能判断对）。在后续的强化学习阶段，专门挑选那些 GPT-4o 都觉得比较难（需要尝试多次或者干脆判断错误）的样本进行训练，让模型在难题上得到锻炼。“Polo衫+半裙” 今年夏天最流行搭配，时髦又减龄！