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　　如下图所示，当response-length出现下降时(图a)，Policy的梯度范数(GradNorm)开始出现上涨趋势(图b)，带来了优化的不稳定，并潜在导致reward的下跌(图c)。 同时在response-length下降时，整个系统的吞吐也呈现下降趋势(图d)。 C3PO由于固定了token-level的训练budget，整体表现更稳定。进一步结合基于熵（entropy loss）来选择Long-CoT SFT之后用来做RL训练的起点模型，解决了reward突发的大幅下跌问题。

　　为激活基础模型的推理能力，他们构建了具备长链思维（Long-CoT）的高质量数据集。通过整合开源题库与LLM生成内容，采用”自动生成-专家标注-拒绝采样”的迭代优化流程，并经过严格清洗（去除重复/混杂语言等噪声），最终形成以数学（64.5%）、编程（25.5%）和科学（9.2%，含Ling team自研的科学数据合成方法“SHARP”生成的高难度样本）三大领域为主体的多学科推理数据集，为后续强化学习训练提供了良好基础。

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