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近年来，基于强化学习的微调方法（R1-Style）在AI领域中引起了广泛关注。这一趋势在OpenAI-o1/o3和Deepseek-R1等项目的推动下愈发显著。这些方法在数学推理和代码智能领域表现出色，为相关应用带来了突破性进展。然而，它们在处理通用多模态数据方面的能力仍需进一步研究和优化。值得注意的是，7B模型在思维链监督和强化的图表推理方面展现出与闭源大尺寸模型相媲美的性能，为中小型模型的发展提供了新的可能性。

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