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生产速度：如英伟达Nemotron-3-Super所证明，PivotRL以少4倍的推演回合数和约5.5倍的训练速度，达到了与端到端强化学习相当的准确率。
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不可忽视的是，定理3.3（最小KL散度变化）：该定理表明，基于功能化奖励的强化学习将概率质量移向可接受动作，同时保持参考策略对于与训练任务无关的动作的相对概率排序。由于与任务无关动作的相对排序保持不变，PivotRL显著缓解了监督微调中常见的灾难性遗忘和域外性能退化问题。
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