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The complete cycle requires roughly five hours, permitting multiple daily upgrades. This rapid turnover helps maintain data alignment—ensuring the model generating data matches the one being trained. Even with aligned data, the reinforcement objective contains noise, necessitating large sample sizes for measurable gains. Using misaligned data would complicate training and risk over-optimization beyond useful improvements.
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