待验证60% 置信事实精确时间

主流代码大模型均采用「预训练+指令微调」的两阶段策略，第二阶段通过RLHF或DPO等对齐技术

2

来源数

60%

置信度

长期有效

时效性

2026/7/6

首次发现

来源

Codex入门指南：前端开发者为何首选它而非Cursor或Claude Code

bilibiliA1星球2026/7/4

相关事实

待验证SimPOTrans 采用两阶段 RL 后训练流程：第一阶段让模型在部分语音输入条件下产生有利于同传的行为，第二阶段进一步强化自适应能力。77% 相似已验证RL阶段每一步训练需要同时运行推理（生成rollout）和反向传播（更新权重），因此算力需求远高于普通微调76% 相似待验证RLHF的人类介入发生在训练阶段并固化为模型权重，属于隐式编码，而表征工程干预在推理时操控内部表征，具有即时性和可逆性75% 相似待验证ChatGPT训练中预训练阶段使用非监督学习做下一个词预测，指令微调阶段引入监督学习，最后通过RLHF对齐模型输出74% 相似

引用此条事实

Stable URI

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API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/114501

MCP

get_claim(id=114501)