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在这一背景下,Language-only reasoning models are typically created through supervised fine-tuning (SFT) or reinforcement learning (RL): SFT is simpler but requires large amounts of expensive reasoning trace data, while RL reduces data requirements at the cost of significantly increased training complexity and compute. Multimodal reasoning models follow a similar process, but the design space is more complex. With a mid-fusion architecture, the first decision is whether the base language model is itself a reasoning or non-reasoning model. This leads to several possible training pipelines:

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Editorial

在这一背景下,AI,从此不再是一场代码游戏。它是一场以实时智能为产品、以全球电网为基座、以万亿美元为筹码的世纪基建。而英伟达,正在定义这场战争的游戏规则。

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