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在可验证强化学习（RLVR）的框架下，大型语言模型（LLM）已在单次推理任务中展现出显著性能。然而，在实际应用中，LLM往往需要通过多轮交互与外部工具协同完成复杂任务。当前的强化学习（RL）算法在提升模型长期推理能力的同时，难以有效平衡多轮工具交互的效率与准确性，成为制约LLM推理能力进一步提升的关键挑战。