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除此之外，业内人士还指出，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:
从实际案例来看，韩国财政部长崔相穆表示，若国际油价攀升至每桶120美元，韩国政府考虑将公务车辆限行措施扩展至普通民众。
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