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核心要点
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喜报 | 29所荣获2025年成都市“五小”创新成果大赛一等奖
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导语
项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Kwaipilot/SRPO-Qwen-32B
发展现状
商品/模型亮点
双阶段跨域训练范式
历史重采样技术
性能突破性表现
此图表展示了代码生成领域的对比结果。SRPO在第二阶段训练中准确率快速攀升至41.6%，不仅超越DeepSeek的40.2%基准，更形成独特的"效率曲线"——在20万步时已达成传统方法需100万步才能实现的性能，印证了其两阶段训练设计的科学性。
该图对比了SRPO与DeepSeek-R1-Zero、Qwen2.5-32B-Base在AIME24数学推理基准的表现。可见SRPO仅用约10%训练步数（12万步 vs 120万步）就实现50.0%的Pass@1准确率，较DeepSeek高出3个百分点，且呈现持续上升趋势，直观展示了其训练效率优势。
该图记录了SRPO训练中四种关键思维模式的频率变化：Alternatives（方案较为）、Hesitations（思路犹豫）、Rechecks（结果复查）和Total（总体思维活跃度）。随着训练推进，这些高级认知行为的出现频率大幅增加，表明模型不仅是在拟合数据，更在发展类似人类的课题解决策略。
发展影响
结论/前瞻
项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Kwaipilot/SRPO-Qwen-32B
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常见问题
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