
。技术上,最关键的改动之一是基于文本反馈的定向 RL(强化学习)。当一次 rollout 可能跨越数十万个 token 后,仅依赖最终奖励,很难定位到底是哪一步决策出了问题。Composer 2.5 会在具体错误发生的位置插入简短反馈提示,把这个局部上下文下生成的分布当作教师信号,再用蒸馏 KL 损失拉近学生策略。这样能更精准地纠正错误工具调用、混乱解释和不符合要求的风格。为了继续提升编码能力,C
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