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当SFT遇上RL:基于样本学习阶段的动态策略优化机制

当SFT遇上RL:基于样本学习阶段的动态策略优化机制

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过去一段时间里,在围绕大模型推理能力增强的研究中,SFT 和 RL 是两类核心后训练范式 —— 前者稳定收敛快,能高效吸收高质量推理数据;后者更具探索性,有望推动模型实现复杂推理和分布外泛化。

来自主题: AI技术研报
6443 点击    2026-05-18 09:53