在微调Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct模型时，我们原计划用12小时GPU预算跑完1624步训练；但在第1000步时预算耗尽，训练被迫中断。当时损失仍在下降，完整的检查点、优化器状态和调度器都已安全保存在私有云存储中，所以重启没有技术障碍。真正的变化来自完成训练本身。 重启并跑完全程后，60探针文本知识评估的成绩提升了5个百分点（在相同堆栈上重复测试，结果差异为0个百分点）；广播音频评测得分也几乎翻倍。两个指标指向同一结论：把训练计划执行到第162

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