# Zelin Tan [[University of Science and Technology of China]](USTC)所属の研究者。[[Shanghai AI Laboratory]] でのインターン中に LLM の RL 事後学習のスケーリング則を体系的に調査した論文 [[@2025__arXiv__Scaling Behaviors of LLM Reinforcement Learning Post-Training]] の筆頭著者。Qwen2.5 ファミリー(0.5B〜72B)で 63 モデル超を訓練し、計算・データの両領域で予測的なべき乗則と学習効率の飽和傾向を実証した。