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首先,最显著的优势体现在域外稳定性上。虽然监督微调在八个域外基准测试(包括数学和科学问答)上导致了平均-9.83分的性能回退,但PivotRL保持了接近零的平均变化(+0.21)。值得注意的是,在非智能体任务中,PivotRL的域外准确率比监督微调高出+10.04%。

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其次,“我们将音频视为一项重大赌注,视为一个关键且可能是未来与所有AI模型交互的唯一界面,” Mistral科学副总裁、公司首位员工皮埃尔·斯托克在接受VentureBeat独家采访时表示。“这是客户一直以来的需求。”

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