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研究团队通过对比SFT和RL两种方法发现，长CoT的生成需要大量的计算资源。他们提出了四个关键发现：SFT并非必需但能简化训练并提高效率；推理能力随着训练计算增加而出现，但并非总是如此；可验证奖励函数对增长CoT至关重要；基模型中的错误修正等技能需要通过RL有效地激励。