它们的任务是提供有助于学生模型学习的、逐步的详细解释，从而连接这些知识点。如果学生模型能够根据教师对问题的解释轻松理解正确解决方案，那么这就是RLTs做得好的信号。 Sanaka AI的新方法解决了传统方法中的两个问题： 结果发现：使用相同的Qwen2.5学生模型、相同的问题以及相同的评估设置，RLT以远少的计算量取得了比DeepSeek-R1和QwQ更好的效果。

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