论文提出 Sharpening Tax 量化 RL 后训练的解覆盖损失

论文研究了 LLM 的 RL 后训练是否只锐化基座已有行为的问题，发现在智能体任务上，带轻量推理框架的预训练模型虽 pass@1 更低，但在足够测试预算下 pass@K 常超过后训练模型。