待验证50% 置信事实精确时间

FD-VAD 采用专门为流式推理设计的末块训练目标（last-chunk training objective）

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/9/30

首次发现

来源

FD-VAD：全双工语音的语义端点检测新方法

涉及实体

FD-VADtechnology

相关事实

待验证规划器通过监督微调（SFT）在140道训练题和28道开发题的结果选择轨迹上训练67% 相似待验证一个典型的后训练流水线是：预训练 → 监督微调（SFT）→ 偏好优化（RLHF / DPO / GRPO）67% 相似待验证LLM训练与推理流程包括Token化、嵌入层、自注意力机制、前馈网络与残差连接等环节66% 相似待验证该框架高度依赖前沿LLM的审校质量，LLM本身的偏差可能被传递进最终的训练数据66% 相似待验证「后训练」（Post-training）是预训练完成后的对齐与能力强化阶段，通常包括SFT、RLHF及基于过程奖励模型的强化学习（如GRPO、DAPO）64% 相似

引用此条事实

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API

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get_claim(id=961125)