El ajuste fino convencional de RL causó resultados transitorios e inestables. Usando ProRLv2, implementé programas de RL prolongados, regularización de pérdida entre dominios, regiones de confianza KL y normalización global, asegurando mejoras persistentes y de alta fidelidad en el razonamiento.

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