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从Prompt到World Model：大厂RL后训练工程师眼中的AI工程六层演化
AI工程正经历从Prompt Engineering到World Model Engineering的深刻变革。本文通过大厂RL后训练的视角，揭示AI训练范式如何从单一结果评判逐步演进为复杂任务环境设计，带你读懂模型如何从‘会答题’蜕变为‘会决策’的关键跃迁。
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LLM的范式转移：RL带来新的 Scaling Law
LLM（大型语言模型）的范式转移正在由RL（强化学习）引领，带来全新的Scaling Law。传统上，LLM的发展依赖于模型规模、数据量和计算资源的扩展，而RL的引入为这一领域注入了新的活力。通过强化学习，LLM能够更好地适应复杂环境和任务，实现更精细化的控制和优化。这种范式转移不仅提升了LLM的性能，还为其应用开辟了新的可能性。随着RL与LLM的深度融合，我们有望见证一个更加智能、高效和适应性强的大型语言模型时代的到来。
