研究：仅固定回答的起始token，基座模型的推理性能就接近RL模型水平

已核实（事实）

该论文分析了训练数据如何把基座模型回答的起始token与其后的推理行为关联起来。固定特定的起始token提示后，基座模型的数学和编程性能可与经RL训练的模型相当。例如，'.\n\nOkay'提示将Olmo-3-7B的MATH-500 pass@1从42%提升至78%，'Alright,'提示将Qwen3-14B从72%提升至87%。论文还报告称，RL会提高这类提示出现的概率，而固定提示可以找回RL性能提升中的相当一部分。

意义（解读）

这支持一种解读：RL带来的推理提升，很大程度上来自激发基座模型中已有的行为。这对如何评估后训练效果有启示。

来源

• 官方 Base Models Can Reason By Taking a Cue From Training Data arXiv

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