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LARC的训练流程分为两个阶段：课程监督微调（curriculum SFT）与信息增益强化学习（information-gain RL）。
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50%
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长期有效
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2026/11/2
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相关事实
已验证从预训练检查点到可商用产品需经历监督式指令微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）两个后训练阶段75% 相似待验证TRACER 采用两阶段训练：第一阶段在真实用户对话上做监督微调（SFT），第二阶段引入多轮强化学习（RL）73% 相似待验证后训练是大语言模型从预训练完成到真正可用之间的关键环节，涵盖监督微调（SFT）、指令对齐、RLHF/DPO 等技术手段72% 相似待验证后训练通常涵盖监督微调（SFT）、强化学习对齐（RLHF/RLAIF）以及领域适配微调，视觉推理模型还涉及视觉指令微调71% 相似待验证Pistis的训练流程分为两个阶段：第一阶段为大规模多模态监督微调（SFT），第二阶段为交替蒸馏与强化学习（IDRL）70% 相似
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