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进一步分析发现，The preliminary training and tokenizer development parallel nanochat's methodology, though integrating supplementary coding information from The Stack-V2 at 1:5 proportion during both phases yielded superior coding performance and enhanced tokenization efficiency.
进一步分析发现，Reasoning segments examined: 17,871 (7,146 containing content, 10,725 concealed)
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