MSRA_SC 팀은 Commonsense Persona-Grounded Dialogue Challenge (CPDC 2025)에서 GPU Track과 API Track 모두에서 개선을 이룬 간단하면서도 효과적인 프레임워크를 제안했다. 이 프레임워크는 입력 압축을 위한 동적 도구 가지치기 및 페르소나 클리핑, 매개변수 정규화 및 함수 병합과 같은 후처리 기술을 포함하는 Context Engineering과, 감독 학습 대신 보상 신호로 직접 최적화되는 강화 학습(GRPO 훈련)을 GPU Track에 적용하는 두 가지 주요 구성 요소를 중심으로 한다. 그 결과, Task 2 API에서 1위, Task 1 API에서 2위, Task 3 API 및 GPU 트랙에서 3위를 차지했다.
