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SFT / 独立研究工作台

SFT 学到了行为,能力收益取决于起点

区分行为迁移、token 足迹与解题能力收益

让新 AI 接手 ↗十二栏目研究背景日报与历史资料收录:2026-10-04T12:09:45+08:00
3未关闭问题5日报日期27完整资料5实验 / 检查记录

现在是什么状态

完整稿 · 结论有边界

这篇研究问:用强代理的轨迹训练开放模型,究竟迁移了哪些东西?当前证据支持命令习惯、工具使用和错误恢复向教师接近,并伴随输入 token 足迹下降;解决率的收益则依赖学生起点与任务池。已有完整分析稿,但训练臂可比性、测量口径和最终投稿核对仍需收口。下一步先把最新锚点与正文主张逐项对齐。[S1][S2]

观察时间:2026-09-06。不代表实时进程状态。

最近改变了什么

  • 本次页面以 2026-09-06 完整稿及对应记录替换旧 scaffold 印象。锚点显示为已补充;剂量图改为独立实验臂,避免误示同 run 曲线。
  • 来源 SHA 标识本次读取的文件内容;已有审计报告的结论只适用于其记录的版本和范围。未在本次网页制作中执行新的完整性/论文审查。

什么阻碍推进

接下来做什么

  1. 先核对最终主张与来源

    以现稿为入口,将摘要、结论、表图与最新锚点逐条映射。

  2. 再消除比较与测量歧义

    依赖第一步清单,集中修订训练 run、温度扰动、异常及人工标注缺口的表述。

  3. 最后核对交付版本

    完成前两步后,对目标会议规则、论断、引用、匿名与 PDF 做最终检查。

最近的日报

原始日报完整保留;历史补录单独标识。无记录日期不推断为无工作。