预训练给智商,后训练给情商!大模型真正的差距藏在这里

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2. 大模型面试必问:预训练的核心到底是什么?

3. 大模型到底是怎么“炼成”的?一文看懂预训练、后训练和微调

4. AI大模型的后训练是什么,和预训练有什么区别?

5. 预训练 vs 后训练:大模型的\

6. 揭秘大模型训练黑科技:99%人不知道的原理与颠覆性实践

7. Pre-training 和 Post-training:大模型到底是怎么“学会说话”的?

8. 大模型后训练底层全解:从 SFT 到 GRPO 的 Loss 演化

9. 你不知道的大模型训练:原理、路径与新实践

10. 预训练和后训练到底分别是什么?扮演什么角色?我这里通过一个形象的例子帮大家解释清楚!

11. RL后训练也是洗数据,洗的是人的偏好

12. AI大模型到底是怎么训练出来的?

13. 后训练 | SFT 和 RL 别再各说各话了

14. 模型训练顺序不一样。快速掌握大模型训练流程 大模型整个训练流程,先从最基础的数据说起。 原始语料先过一遍清洗、去重、脱敏,再经过层层质量与安全过滤,最后按比例配比、切分成可用的数据集,这是一切的起点。 接着是数据工程环节。先根据数据情况训练或选好 Tokenizer,再做分词、Packing 和样本构建,搭好数据管道与 DataLoader,同时把模型、优化器和并行策略都配置妥当,为后续训练铺路。 然后进入预训练阶段。以 Next Token Prediction 为目标启动训练,全程监控分布式训练和 Loss 变化,定时保存 Checkpoint 做断点恢复,还要边评测边做持续预训练,把模型底座的基础打牢。 最后指令微调的环节。先构建指令数据集,再搭建偏好数据,通过 DPO、RLHF 这类方法对齐模型偏好;之后还要做安全对齐、强化拒答能力和工具调用优化,让模型越用越好。 #代码复现 #大模型 #多模态人工智能 #机器学习

15. 预训练和微调有啥区别,搞懂大模型进化的关键两步

16. 技术精讲:大模型训练为什么要分 3 个阶段? Pre‑Training、SFT、RLHF 之间是什么关系?

17. 五十八:大模型预训练定义与预训练数据集

18. 大模型训练的过程

19. 大模型的通用能力,是怎样“练”出来的?

20. AI入门知识系列(二)什么是“预训练 + 微调”范式

21. 大模型算法 预训练 后训练 微调应用 是什么意思 现在很多人学大模型,连“预训练、微调、应用”都分不清,其实模型分四层:预训练养基座、后训练教对齐、微调做专才、应用做产品。对应不同岗位,多数人机会在微调与应用层,懂 Python+Java 在 AI 应用开发会极度稀缺。#AI#大模型 #人工智能#预训练 #大模型算法

22. 大模型的微调与训练

23. 1min带你弄懂一个大厂算法面试题 大模型训练阶段 大模型不是一次训练完就能上线。通常会经历数据清洗、预训练、继续预训练、SFT、偏好对齐、评测、安全红队、压缩部署和线上监控。面试里被问“大模型从零到上线怎么训练”,不要只说预训练加微调,要讲清每个阶段解决什么问题。 #agent #大模型 #ai #人工智能 #预训练

24. AI论文:后训练模型开始反哺预训练,Meta构建大模型递归进化闭环

25. 大模型预训练工程师:从零开始训练一个千亿参数大模型

26. Meta重新发力预训练-自我提升的预训练:利用后训练模型来预训练更优模型

27. 大模型各阶段训练避坑指南!

28. 大模型训练的总体流程以及强化学习 PPO 策略

29. 大模型预训练数据选择:工业界实践、技术演进与现存痛点

30. 大模型预训练 vs 推理(Inference)完整区分

31. 后训练中的RL已死?MIT新算法挑战传统后训练思维,谢赛宁转发

32. 数据比模型更值钱,国内最大的「端侧」训练数据开源了!600B 预训练+千万级 SFT 核心数据配方公开

33. 深圳国产芯片成功训练万亿级AI大模型

34. 刚刚,Mind Lab开源V1系列模型Preview,749B参数,专为Agent 后训练

35. 英伟达:从“一次性训练”的大模型到“后训练改进”的Agent,算力需求正在变化

36. 华为云CEO周跃峰:模型竞争的核心胜负手已然转向“后训练”

37. 刚刚,国产预训练具身大模型开源了,让后训练不再是必选项!

38. 深度|不经后训练照样能打,这家中国公司的开源具身预训练模型如何做到?

39. 如何评价 OpenAI 正式推出的 GPT-5.6 系列模型?使用体验如何?

40. 多模态预训练,才是大模型的下一条路?Yann LeCun、谢赛宁参与

41. 如何评价 Anthropic 这个据称强到不敢直接发布的大模型 Mythos Preview?

42. 如何评价月之暗面kimi最新发布的大模型 k3 ?

43. 如何评价Anthropic的下一个模型Claude Mythos?

44. DeepSeek 2026年4 月30 日发布几小时后删除的视觉模型技术报告,透露出哪些信息?

45. 从GRPO到OAR:大模型数学推理训练的Token级信用分配实战

46. 阿里大模型核心变动:Qwen技术负责人离职,AI战略进入“深水区”

47. 大模型人事动荡背后,产业三重逻辑正发生根本性变化

48. AI行业风向是真的变了。 今年行业里一个肉眼可见的趋势,“仅扩建超大规模训练集群”正逐渐让位于“打磨高质量推理产品与智能体应用”。此前的重点是无止境地加大集群规模提高预训练效率,而现在不少团队更加关注如何规模化高效部署推理、降低推理能耗成本以及智能体场景的真实落地效果。 打开技术新闻看一看:商汤一天

49. 腾讯姚顺雨称 AI 实用价值高于「刷榜」价值,如何看待这一观点?国产大模型该告别榜单内卷吗?

50. 刚看卓驭在2026北京车展发了个原生多模态基础模型,主打“移动物理AI”。简单说就是智驾底层换了,不再靠后期死磕适配,而是预训练阶段就让模型吃透物理规律。以后乘用车、重卡、无人车甚至出海,基本都能开箱即用。他们还跟一汽绑定了,红旗解放新车都会陆续上。 我觉得这方向挺实在。智驾卷到现在,拼算力不如拼

51. 一个普通人的 AI 使用心得

52. 豆包AI“被逼疯”:用户吐槽它只会道歉不改正

53. 普通上班族的大模型实用主义—— 我的血泪折腾记录与避坑指南(附实测数据)

54. 全球LLM大模型客户端体验深度测评(三):本地部署开源大模型三足鼎立(截至2026年4月)

55. 意图鸿沟:当你的 LLM 完美回答了错误的问题

56. 36.2%:AI Agent对规则的遵从率,比你想象的更低

57. 生活|🍑一下 我觉得国内外ai好用程度(只涛我用过的)

58. 共鸣向测评:用过多款 AI 才懂 GPT-4o 与 Gemini 实测体验差距明显

59. 夏以柠 张洪忠:AI幻觉会影响大模型用户的持续使用行为吗?——基于用户规避方式与心理机制的质化分析

60. 你不知道的大模型训练:原理、路径与新实践

61. 尽早开始构建验证流

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