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El modelo de inferencia posterior entrenado SU-01 logra un rendimiento de medalla de oro en problemas de nivel Olimpiada
El método incluye tres pasos: primero, realizar un ajuste fino supervisado usando un curso de confusión inversa para inculcar una búsqueda de pruebas estricta y comportamientos de autoverificación;
luego, ampliar estos comportamientos mediante un aprendizaje por refuerzo en dos etapas (de aprendizaje por refuerzo con recompensas verificables a aprendizaje por refuerzo a nivel de prueba);
y finalmente, mejorar el rendimiento mediante escalado durante la prueba.
El equipo de investigación aplicó el método al modelo base 30B-A3B, usando aproximadamente 340,000 trayectorias de 8K tokens para el ajuste fino supervisado, seguido de 200 pasos de aprendizaje por refuerzo, obteniendo así SU-01.
Este modelo puede realizar razonamientos estables en problemas difíciles, con trayectorias que superan los 100,000 tokens, alcanzando nivel de medalla de oro en competencias como IMO 2025/USAMO 2026 e IPhO 2024/2025, y demostrando capacidad de generalización en el campo del razonamiento científico más allá de las matemáticas y la física.
(Fuente: InFoQ)