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图 5 右显示了整个 RL 训练过程中奖励和响应长度的动态。与 TinyZero 和 SimpleRL-Zero 类似，我们观察到奖励持续增加，而长度先减少然后激增，现有工作将此归因于顿悟时刻。然而，我们观察到重试模式已经存在于基础模型的响应中（Section 1），但其中许多都是肤浅的（Section 2 ），因此奖励很低。