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（1）与基准模型比较。实验表明，Mulberry-260K 训练的 Mulberry-7B 和 Mulberry-11B 相比 Qwen2-VL-7B 和 LLaMA-3.2-11B-Vision-Instruct 分别提高了 + 4.2% 和 + 7.5%，验证了 CoMCTS 的有效性。此外，Mulberry-260K 训练的模型也使 Qwen2-VL-2B 和 LLaVA-NeXT-8B 分别提升了 + 5.4% 和 + 11.0%，证明了其泛化能力。

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虽然模型响应长度的突然增加通常被视为类 R1-Zero 训练中的顿悟时刻，但正如博客 Section 1 中的研究结果表明：即使没有 RL 训练，这种顿悟时刻也可能发生。因此，这自然引出了一个问题：为什么模型响应长度遵循一种独特的模式，即在训练初期减少，然后在某个点激增？

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名记Windhost给出了最新的解读：“如果现在让我去猜测的话，考虑到事情正在发生变化，我会说（凯文-杜兰特）要么留在菲尼克斯，要么明天下午加盟迈阿密热火。”