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尽管图 2 中的示例显示了基础模型通过自我修正 CoT 直接解决复杂推理问题的巨大潜力，但我们发现并非所有来自基础模型的自我反思都有效，也并不总能带来更好的解决方案。为了便于讨论，我们将它们称为肤浅的自我反思（Superficial Self-Reflection，SSR）。

稍微深入去了解一番便能够清楚地知晓，这三家公司无一例外都与陈思诚有着千丝万缕的关联。北京壹同影视制作有限公司创立于 2019 年，其法人代表乃是陈思诚的父亲陈胜奇。

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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。