log_api.conf_logger(__name__) for symbol in ch7util.
开不了口 威廉古堡 .世界末日 半岛铁盒 .三年二班 回到过去 以父之名 你听得到 她的睫毛 爱情悬崖 .
因此，我们可以把后训练理解为对模型输出分布的重新塑造。本文重点讨论三种后训练方法： 监督微调（Supervised Fine-Tuning，SFT）：在预先准备好的标准答案上学习； 强化学习（Reinforcement Learning，RL）：从当前模型的输出中采样，再根据奖励优化； 在线策略蒸馏（On-Policy Distillation，OPD）：由学生生成轨迹，再由教师在学生实际访问的状态上提供逐 token 指导。
RESAMPLE 的解决方案：通过 FOR 参数保留一个时间窗口，让乱序数据有机会被"补算"。