每一种组合都走进了死胡同。教训：在一个兼容平台上，最直觉的方案往往最先撞墙。不是因为思路错，而是因为那些"不言自明"的API行为不再自明。
时至今日，这两个标准差的阈值对应着10年期收益率单月上涨约50个基点——这预示着，若名义10年期美债收益率在短期内冲高至5%左右，或 10 年期实际收益率升至2.
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。
愿这两个亲手搭建的模型，成为你探索计算机硬件世界的一块坚实基石。
能赚一阵快钱，但门槛低，别人很快跟进。项目一更新，旧安装包和旧教程全失效，售后跟着找上门。