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进一步分析发现，扩展Muse Spark强化学习计算能力（以步数衡量）带来的收益如图所示。左图显示训练数据上pass@1和pass@16（16次尝试中至少成功一次）的数值呈对数线性增长，表明强化学习在保持推理多样性的同时提高了模型可靠性。右图显示预留评估集上准确率的增长，证明强化学习带来的收益具有可预测的泛化能力：Muse Spark在训练未涉及的任务上也表现优异。
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总的来看，Switch吃灰四年正在经历一个关键的转型期。在这个过程中，保持对行业动态的敏感度和前瞻性思维尤为重要。我们将持续关注并带来更多深度分析。