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この研究は、独自の多段階トレーニング パラダイムを通じて、推論、コーディング、エージェント タスクに優れたモデルをどのように開発したかを示しています。
主なイノベーションには、機能を統合するための自己蒸留によるエキスパート モデルの反復、動的な問題解決のためのハイブリッド推論モード、難易度ベースの強化学習カリキュラムなどがあります。

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