模型与智能体

你不知道的大模型训练：原理、路径与新实践

本文深入解析 2026 年大模型训练全链路，重点阐述后训练（SFT、RLHF、DPO）、评测奖励机制、Agent 训练与蒸馏等关键环节如何决定模型最终效果。通过 DeepSeek-R1、Cursor Composer 2 等案例，揭示模型变强往往源于后半段训练栈的整体优化。