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摩根大通重申比亚迪“增持”评级，目标价475港元，预测市盈率13倍。该行认为比亚迪2025年的两大趋势是先进驾驶辅助系统采用率上升和海外市场拓展，并指出今年中国汽车市场的两大投资主题：L2+自动驾驶普及率提升和中国品牌海外市场份额持续增长。

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在 88 步之前的训练以塑造奖励 (r=0.1) 为主，通过调整模型使其在生成 token 预算内停止并在 块内格式化答案，从而可以更轻松地进行优化。在此期间，冗长的错误响应受到抑制，平均响应长度急剧下降。在第 88 步，模型开始通过输出更多重试（retries）来「爬上奖励山」，朝着更高的奖励（r=1 表示正确性）攀登。因此，我们观察到正确响应的长度增加。伴随而来的副作用是，模型输出更多冗长的肤浅自我反思，导致平均响应长度激增。整个 RL 过程是将原本肤浅的自我反思转变为有效的自我反思，以最大化预期奖励，从而提高推理能力。

不过小鹏反超理想，绝对超出很多人意料之外，1月交付30350辆，同比暴涨268%。尽管与上月销量相比，小鹏1月环比下滑-17.29%，但与其他新势力最高近70%的降幅比起来，小鹏相对还是比较稳定。据悉，小鹏汽车已连续3个月交付量破30,000台，小鹏MONA M03连续2个月交付超1.5万辆，小鹏P7+上市2个月累计交付突破2万辆，这两款车为小鹏的销量提供了有力支撑。

这里的计算量大致是固定的。因此，左侧答案明显更差。原因是模型必须从左到右逐个生成标记，它需要在单个标记中完成所有计算并给出答案“3”。一旦答案生成，后续标记只是对答案的解释，因为答案已在上下文窗口中。模型实际上并未进行计算，而是试图在一个标记中猜测答案，由于每个标记的计算量有限，这行不通。

在初始学习阶段，我们分析了基于规则的奖励塑造对 RL 动态和响应长度变化的影响。图 5（左）根据奖励将模型响应分为了三个不同的组：