NAVER 研究：截断推理轨迹端点训练效果更佳

NAVER AI Lab 发布论文《Revisiting Complete Reasoning Traces for Post-Training》，重新审视完整推理轨迹在后训练中的作用。研究发现，大模型从「截断轨迹的端点」获得的推理提升不亚于完整推理链，同时还能减少冗余数据；该方法在监督微调和强化学习两类后训练场景中均验证有效，为更高效的后训练数据利用提供了新思路。

2026-09-10 ~ 2026-09-10 · 2 条相关