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进一步分析发现，Our model is trained with SFT, where reasoning samples include “…” sections with chain-of-thought reasoning before the final answer, covering domains like math and science. Non-reasoning samples are tagged to start with a “” token, signaling a direct response, and cover perception-focused tasks such as captioning, grounding, OCR, and simple VQA. Reasoning data comprises approximately 20% of the total mix. Starting from a reasoning-capable backbone means this data grounds existing reasoning in visual contexts rather than teaching it to reason from scratch.
展望未来，Eating ultra的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。