后训练 | 人人都是产品经理

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AI产品经理必修课：从“半成品”到“杀手级应用”——深度解析后训练（Post-training）

2025年AI领域最深刻的变化，不是算力的军备竞赛，而是后训练技术的战略崛起。从SFT塑造产品人格、RLHF量化用户体验，到推理模型实现System 2思考，本文以卡帕西的经典理论为框架，揭示AI产品经理如何将原始模型雕琢成商业产品。这不仅是技术解码，更是一份从'数据贵族化'到'工具路由'的实战指南。

Echo想要全链跑通

AI产品 RLHF SFT

AI,个人随笔

大模型是如何被训练出来的？从预训练到后训练的一次性讲透

大模型从“学认字”到“学做人类偏好”的成长之路，是如何一步步训练出来的？本文带你了解从预训练到后训练的全过程，以及训练师在其中的关键作用。

青蓝色的海

AI应用产品分析后训练

大模型竞赛转向：决胜关键为何是“后训练”？

当前，通用模型在产业落地中面临知识断层、难以对齐用户隐性偏好等难题，而后训练正是解决这些 “最后一公里” 问题的核心。业界已探索出 SFT+RL、纯 RL 等训练范式，MoE 模型、FP8 精度等技术也成为后训练的重要选择。本文解析后训练的关键价值、产业痛点及顶级玩家的实践路径，探讨其如何成为大模型价值释放的决胜场，以及云平台在其中的支撑作用。

甲子光年

后训练大模型技术原理

RL 是 LLM 的新范式

随着人工智能技术的飞速发展，RL（强化学习）逐渐成为LLM（大型语言模型）提升智能的关键技术，而本文就深入探讨了RLHF（基于人类反馈的强化学习）在LLM发展中的重要性和应用。

海外独角兽

RLHF 后训练大型语言模型（LLM）