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对于大规模训练任务，持续检查点能有效提升资源利用率和系统稳定性，是应对硬件故障、优化训练吞吐量的实用方案。

这表明Google正在降低TPU上高级模型微调的门槛，让中小规模团队也能在单主机TPU上应用RL算法进行后训练，对AI开发实践有实用价值。