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　　念空科技所递交的念空大模型论文的突破性成果在于，从人类的学习方法的经验得到启发，如果高频的在少量刷题和小测试经验总结之间切换，可能更有利于学习成绩（推理能力）的提高，故设计了一种step by step切换sft和rl的训练方法，在下一个step训练之前根据设计的自适应的算法决定下一个step用sft还是rl，最终实验发现，在三个不同的公开数据集上，念空科技提出的新的训练框架明显优于单独的sft、单独的rl以及简单混合sft和rl，证明提出的新的框架是当下更优的后训练方式。通俗的说，念空的研究成果可以帮助大模型在同等训练量下变得更聪明。