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在 R1-Zero 的基础上，团队针对 R1 采用了一个四阶段的训练方案：首先是对合成推理数据进行“冷启动”监督微调；其次是对推理问题进行大规模强化学习训练，直到收敛；第三是对 3/4 的推理问题和 1/4 的一般查询进行拒绝采样，开始向通用模型过渡；最后是混合推理问题和一般偏好调整的强化学习训练。这个过程不仅实现了高效的训练，还保持了模型的可读性和最终性能。