1.微调项在哪里

让大模型按照人类意图行事，一直是AI领域的核心挑战目前主流的强化学习微调（RFT）方法虽然有效，但存在一个致命弱点：奖励过度优化（reward over-optimization）奖励过度优化是大模型对齐的「阿喀琉斯之踵」。

2.微调里什么意思

简单来说，就是模型学会了「钻空子」——它们不是真正变得更好，而是学会了如何在奖励模型上刷高分，实际输出质量反而下降这就像考试时学生死记硬背标准答案来应付老师，而不是真正理解知识Scale AI的最新研究直击这一痛点，从理论层面揭示了问题的根源，并提出了创新的解决方案。

RL微调，关键在前10%奖励！基于评分准则，Scale AI等提出新方法（插图

3.微调resnet

论文链接：https://arxiv.org/abs/2509.21500

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