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O modelo de inferência pós-treinamento SU-01 alcança desempenho de medalha de ouro em questões de nível olímpico
Este método inclui três etapas: primeiro, ajuste supervisionado usando um curso de perplexidade reversa para incorporar uma busca rigorosa por provas e comportamento de auto-verificação;
depois, expandir esses comportamentos através de aprendizagem por reforço em duas fases (de aprendizagem por reforço com recompensas verificáveis para aprendizagem por reforço de nível de prova);
por fim, melhorar o desempenho por escalonamento durante a testagem.
A equipe de pesquisa aplicou o método ao modelo backbone 30B-A3B, usando cerca de 340 mil trajetórias de 8K tokens subsidiários para ajuste supervisionado, seguido de 200 passos de aprendizagem por reforço, resultando no SU-01.
Este modelo consegue raciocinar de forma estável em problemas difíceis, com trajetórias que ultrapassam 100 mil tokens, atingindo nível de medalha de ouro em competições como IMO 2025/USAMO 2026 e IPhO 2024/2025, e demonstrando capacidade de generalização em domínios de raciocínio científico além de matemática e física.
(Fonte: InFoQ)