Zespół vLLM opisuje przejście z wersji 0 na 1, gdzie głównym naciskiem jest zapewnienie poprawności modeli zanim zostaną one poddane reinforcement learning do optymalizacji. Podejście to oznacza, że najpierw należy upewnić się, że modele zwracają dokładne wyniki, a dopiero potem je doskonalić. To ważne dla budowania bardziej niezawodnych systemów AI, szczególnie w kontekście uczciwego rankowania i poprawiania odpowiedzi bez wprowadzania błędów.