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1、核心技术创新：长上下文强化学习
2、策略优化的技术细节
2.1、在线镜像下降变体
2.2、长度惩罚机制
2.3、智能采样策略
3、工程架构创新
3.1、混合部署框架
3.2、代码沙箱与奖励模型
3.3、分布式系统架构
4、实验成果与性能提升
5、结论与未来展望 大语言模…目录
1、核心技术创新：长上下文强化学习
2、策略优化的技术细节
2.1、在线镜像下降变体
2.2、长度惩罚机制
2.3、智能采样策略
3、工程架构创新
3.1、混合部署框架
3.2、代码沙箱与奖励模型
3.3、分布式系统架构
4、实验成果与性能提升
5、结论与未来展望 大语言模型(LLM)的训练近年来取得了显著进展，但传统的下一个token预测预训练方法正面临着高质量训练数据量的限制。为突破这一瓶颈，强化学习(RL)作为一种新的扩展轴线，正展现出巨大的潜力。本文将深入探讨KIMI K1.5模型如何通过强化学习技术和创新的工程架构，实现了推理能力的显著提升。 大规模强化学习训练系统用于大型语言模型（LLM）
