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从长远视角审视，扩展Muse Spark强化学习计算能力（以步数衡量）带来的收益如图所示。左图显示训练数据上pass@1和pass@16（16次尝试中至少成功一次）的数值呈对数线性增长，表明强化学习在保持推理多样性的同时提高了模型可靠性。右图显示预留评估集上准确率的增长，证明强化学习带来的收益具有可预测的泛化能力：Muse Spark在训练未涉及的任务上也表现优异。
值得注意的是，�@���m����2018�N10���ɍ��肵���uAichi-Startup�헪�v�Ɋ��Â��A�X�^�[�g�A�b�v�����X�Ɛ��܂����n���o�ό��̍\�z�𐄐i���Ă����B���̒��j���_���A2024�N10���ɖ��É��s�ɊJ�Ƃ����uSTATION Ai�v���B���{�݂ł͒P�Ȃ��I�t�B�X�ɂƂǂ܂炸�A�N�ƉƂ��V�K���Ɛl�ނ̈琬���ړI�Ƃ����Ǝ��̃v���O�����Q���W�J���Ă����B
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