本文转自：人民网-河北频道河北邯郸永年广府古城。人民网记者林福盛摄人民网邯郸7月26日电（记者林福盛）青砖映碧水，古韵伴清风。
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。
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从原始日志到可执行的洞察，中间隔着数据采集、清洗、建模、分析、可视化五个环节。每个环节都可能出问题，而且问题会相互影响——清洗时漏掉一个时区问题，建模时留存率就会整体偏移。
五、分发与更新 CLI 的分发设计对易用性的提升很关键，主要分发两部分内容：CLI 二进制和 Agent Skill。