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
6522 点击 2026-05-18 09:53
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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。
Reddit 上的 r/DHExchange 板块从来都不缺奇怪的交易。但月初的一个帖子，还是让见多识广的我打了个问号。「我囤积了一个非常有价值的大型数据库，只是不是你想的那种……15 万张粪便图像。」
最近，创作者平台 Wirestock 宣布完成 2300 万美元 Series A 融资，由 Nava Ventures 领投，SBVP（Sheryl Sandberg 参与创立）、Formula VC 与 I2BF Ventures 参投，公司累计融资规模达到约 2600 万美元。
数据在验证这种紧迫感，商业媒体 Business Insider 在“年轻天才系列”（Young Geniuse Series） 的栏目中盘点了 16 位投身 AI 创业的年轻创业者，他们的普遍年龄在 16 岁-24 岁之间；不少人是斯坦福、哈佛、麻省理工等名校的在读生或者辍学生；融资速度更是快到离谱，有人在产品尚未定型时就完成种子轮，也有人仅半年时间内就融资 6400 万美元。
独家获悉，深度机智成立一周年完成多轮融资，累计融资总额数亿元。资方包括中关村资本、普华资本、东方富海、蓝湖资本、晶科能源控股旗下CVC基金、诚通科创基金、云岫资本、未来光锥前沿科技基金、北京熙诚致远等，同时获得中科大校友基金支持。
浙大联合微软亚洲研究院最新提出的World-R1，不改架构、不要3D数据，纯靠强化学习就让视频生成模型学会了“理解”三维世界。World-R1 的出发点很简单：预训练的视频模型里面已经有 3D 知识了，只是“沉睡”着。用强化学习把它叫醒就行。
每次想让AI读个外部网站的信息，看到这句话头都要炸了。不过，GitHub有个开源项目OpenCLI把这事儿解决了：网站变命令行。Reddit讨论、B站热门、Arxiv论文，以前开浏览器一个个翻的东西，现在终端一行命令直接出结构化数据。
阿里巴巴 Z-Image 团队联合香港科技大学、加州大学圣地亚哥分校、香港中文大学等机构提出 D-OPSD（On-Policy Self-Distillation），首个针对少步扩散模型的在线策略自蒸馏框架。D-OPSD 无需奖励模型、无需成对偏好数据，
当训练数据枯竭、训练成本飙升，大语言模型（LLM）训练之路该何去何从？
“帮我搭个读书笔记网站，带登录和搜索，能导出的那种。”