已验证75% 置信事实精确时间
微调（Fine-tuning）通过反向传播算法在预训练权重基础上继续更新参数，使模型适应特定领域或任务风格
3
来源数
75%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/9
首次发现
来源
提示词工程入门：从认知到落地的完整指南
bilibili大模型全栈开发2026/7/3
相关事实
待验证在强化学习流程中，模型需要不断生成候选输出（rollout），这些输出被评估打分后反馈回训练过程以更新策略77% 相似已验证微调是在通用预训练模型基础上用特定领域数据进行二次训练，使模型能将领域知识内化为参数，推理时无需额外检索步骤，延迟更低76% 相似已验证微调（Fine-tuning）是指在通用文本预训练完毕的基础模型之上，使用特定领域标注数据进行二次训练以调整模型参数75% 相似待验证Skills 机制通过上下文注入在不修改模型权重的前提下引导模型输出，相比一次性 Prompt Engineering 强调可复用性、版本管理和模块化组合74% 相似待验证裁判模型应在模型版本升级和输入分布漂移这两个触发条件下强制重新校准74% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/396169MCP
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