Panos on jatkuvan oppimisjärjestelmän rakentamisessa. Mitä tämä tarkoittaa? Kohdistimen päivitys on toimiva esimerkki. Uutta dataa tulee sisään, järjestelmä osaa suodattaa arvokkaimmat näytteet. Sitten se hyödyntää RL:ää/muita algoritmeja ottaakseen käyttöön tarkistuspisteen, joka on koulutettu mainittujen tietojen avulla.

Jokainen komponentti on ensin tutkittava huolellisesti, jotta voidaan rakentaa meta-algoritmi, joka pystyy käyttämään tällaista järjestelmää. Harjoituslenkin aikana se voi arvioida, jatketaanko vai lopetetaanko juoksua varhaisten merkkien perusteella. Tätä varten 100 juoksun oivallukset sulatetaan tällaiseen järjestelmään.

Tämä työlinja käynnistää tämän prosessin ongelmien päättelyyn todennettavissa olevilla palkkioilla. Koska tämä on "vakain" asetus yksinkertaisen oppimisputken rakentamiseen. Seuraavat rajat olisivat LLM-as-judge ja pitkän horisontin, viivästyneet palkkioasetukset.