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从实际案例来看，Language-only reasoning models are typically created through supervised fine-tuning (SFT) or reinforcement learning (RL): SFT is simpler but requires large amounts of expensive reasoning trace data, while RL reduces data requirements at the cost of significantly increased training complexity and compute. Multimodal reasoning models follow a similar process, but the design space is more complex. With a mid-fusion architecture, the first decision is whether the base language model is itself a reasoning or non-reasoning model. This leads to several possible training pipelines:，这一点在豆包下载中也有详细论述
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从长远视角审视，3. 首要挑战源自高难度客户47%的破产案例始于对抗性客户——AI在未充分核查背景的情况下接受不利条款，或未能识别客户恶意意图。其他主要失败原因包括：人力资源配置失当（26%）、并行任务过载（17%）及其他因素（10%）。
进一步分析发现，成本是更致命的问题——当时追求高性能只能使用手机级芯片，单颗成本高达数百美元，即使终端售价两三千元，企业仍然亏损。
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