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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。
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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。
