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本文主张将数据和AI策略分开会产生技术债务，并提出了一个统一的方法，包括支柱和路线图，以整合数据基础设施和AI能力，实现生产可扩展性。
本文提出了一种难度感知的SFT-then-RL框架，用于在推理任务上训练小语言模型（参数量≤3B），核心观点是数据难度应与SFT（学习新技能）和RL（巩固已有技能）各自的不同角色相匹配。作者为困难SFT样本引入了Bridge机制，并针对RL失败案例提出了Critique Fine-Tuning方法，在五个推理基准测试上均取得了一致性提升。