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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。

推理数据分布：CoMCTS 生成的推理步骤大多集中在 6 到 8 步之间，简单任务在 6 到 7 步，复杂任务在 7 到 10 步。结果表明，CoMCTS 能生成灵活的推理路径，帮助 MLLM 根据任务复杂性调整推理深度。

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