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老生常谈的问题了，机器学习深度学习数据就是很重要，甚至可以说是决定性因素，当然不只原始数据，还有数据增强和合成数据管线之类的东西

这种渠道我之前也测过几下，很诡异，他的effort似乎调了是没用的，而且没有推理token数量，直觉上是某种逆向，但无法确定来源

可能不行，但未必这么快。 提示：这种论调在 o1-mini 发布之前其实流行过一段时间，但互联网没有记忆（

> 没有自驱力的模型，似乎上限基本就是下限。 loop其实不是大问题，对于任意模型你都可以几乎无限制的提高他的努力程度，比如每轮都自动发“请继续找视频的问题并改进，使他更完善” 难点还是判断力，也就是知道什么是好的，什么是差的，差的应该往哪个方向改才能好

根据我的测试<1.3-1.5的没有完全真的 都有或多或少的参水 而1.3-1.5其实是很高的倍率了，pro20刀（算140rmb吧）周限300刀月1200刀，实际上甚至接近0.1，如果不封号