AIとロボット技術を駆使した人間の労働者をほとんど必要としない「ダークファクトリー」が中国の労働市場で賃金の低下と雇用機会の喪失を引き起こしている

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Language-only reasoning models are typically created through supervised fine-tuning (SFT) or reinforcement learning (RL): SFT is simpler but requires large amounts of expensive reasoning trace data, while RL reduces data requirements at the cost of significantly increased training complexity and compute. Multimodal reasoning models follow a similar process, but the design space is more complex. With a mid-fusion architecture, the first decision is whether the base language model is itself a reasoning or non-reasoning model. This leads to several possible training pipelines:

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