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训练一个”懂事”的 AI：SFT 和 RLHF 到底在做什么？
AI能回答你的问题，却总是答非所问？从博学的'续写机器'到贴心的智能助手，中间差了SFT和RLHF两道关键工序。本文将深入拆解这两大核心技术如何让AI学会'听话'和'懂事'，揭示13亿参数小模型如何靠对齐能力碾压1750亿巨无霸的底层逻辑，带你穿透AI产品'不好用'的本质。
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总结：模型为什么越来越像人，而你为什么会在意这一点
大模型的每一次进化，背后都是人类经验的深度编码。从预训练的基础语言理解，到SFT的行为规范，再到RLHF的情感分寸，这条技术链的本质是人类如何将自己的沟通逻辑、价值判断和社交规则系统化地注入AI。本文将揭示大模型训练过程中那些看不见的人类‘脚手架’，以及它们如何塑造AI的行为边界与人格特质。
DPO：当行业开始嫌 RLHF 太累的时候
DPO的诞生揭示了AI训练领域的一个残酷真相：RLHF虽有效却如同苦役。这种新方法摒弃复杂的评分体系，回归人类最本能的偏好判断，不仅解放了训练师，更重塑了大模型对齐的工程实践。本文将深入解析DPO如何用『二选一』的朴素智慧，解决RLHF时代的技术沉疴与人性困境。