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Antidoom是一个帮助小型推理模型在复杂任务中避免重复循环的工具，现已达到TRL（技术就绪水平）。它解决了模型在长时间思考过程中卡住并重复单词的问题。

Liquid AI 发布了 Antidoom，这是一种开源方法，通过微调推理模型来打破重复的token循环（末日循环），在 Qwen3.5-4B 上无需重新训练或强化学习即可将故障率从约23%降至1%。

Liquid AI推出了Antidoom方法，该方法使用Final Token Preference Optimization来减少小型推理模型在推理过程中的重复性Doom循环，将循环率从10.2%降至1.4%，同时提升了评估分数。