O ajuste fino convencional de RL causou resultados transitórios e instáveis. Usando ProRLv2, implementei cronogramas de RL prolongados, regularização de perda entre domínios, regiões de confiança KL e normalização global—assegurando melhorias persistentes e de alta fidelidade no raciocínio.

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