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第三，这意味着什么？传统方法如同在填空题中选择已知答案，而AVO则像是在解答开放性问题，能够自由探索海量可能性。并且，AVO并非盲目猜测何种优化有效，而是通过实际运行代码、测量性能，以数据驱动进化进程。同时，智能体会从每次尝试中学习，即使是失败的尝试也具有价值，能帮助它排除无效路径。
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另外值得一提的是，当开始训练模型进行长链推理时，强化学习不再是监督微调上的小修小补，而成为重工业级的系统工程。需要大规模模拟推演、高吞吐量答案验证、稳定的策略迭代、高效的采样流程。推理模型的诞生，表面是算法突破，实质是基础设施的胜利。
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