该模型通过训练一个高精度、高保真的验证器，并以其作为奖励信号引导证明生成器自我修正，形成“生成—验证—优化”闭环。为应对生成与验证能力同步提升的挑战，团队提出扩展验证计算资源以自动标注难验证样本，持续优化验证器性能。

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