后训练推理数据入门：已知的工作原理与实践综述
这是首个系统梳理大模型后训练推理数据（post-training reasoning data）领域的综述论文，整合了150余篇关键研究与系统报告。文章围绕四个核心问题组织：存在哪些数据对象、什么让它们有效、如何构建、以及如何规模化扩展。对于关注推理模型（如o1/o3类）训练实践的读者，这份综述提供了一张清晰的研究地图——既有数据类型的分类框架，也有方法论的归因分析，帮助AI研究员和工程师快速理解该领域的现状与脉络。附有GitHub仓库持续更新相关文献。
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