샤오미는 테스트 통과만을 목적으로 훈련된 모델이 불필요한 코드를 삽입하고 오류를 묵인하는 문제를 해결하기 위해, 테스트 결과에 품질 체크리스트 점수를 곱하는 방식을 적용했다. 이를 거친 MiMo-V2.6-Pro RL은 Artificial Analysis Intelligence Index에서 46점을 기록하며 오픈 가중치 모델 중 1위에 올랐다.
CoreWeave가 강화학습 진행 중 처리 중인 요청을 중단하지 않고 가동 중인 추론 배포에 새 모델 가중치를 직접 로드하는 인프라 기능인 RL Rollouts를 발표했다. NVIDIA와 You.com은 웹 검색용 Nemotron 3.5 Lightning의 사후 학습에 이 기능을 활용했다.