待验证50% 置信基准精确时间

SJR在实验中全面超越了端到端SFT、STaR/RFT以及RLFT等多种训练方法

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/9/22

首次发现

来源

SJR架构：解耦内容理解与策略学习的多模态内容审核新范式

涉及实体

SJRconcept SFTconcept STaR/RFTconcept RLFTconcept

相关事实

待验证各家实验室在后训练阶段探索的突破方向包括RLHF、思维链蒸馏、工具调用能力增强70% 相似待验证RLHF训练中会加入KL散度惩罚项，防止模型偏离SFT阶段学到的基础行为太远66% 相似已验证从预训练检查点到可商用产品需经历监督式指令微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）两个后训练阶段66% 相似已验证SFT-奖励模型-RLHF三阶段对齐训练范式最早由OpenAI在InstructGPT论文中系统提出65% 相似待验证Iris采用SFT-RL climbing策略，将监督微调和强化学习交替进行，RL阶段发现的高质量行为轨迹回传给SFT阶段作为新监督信号64% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/940018

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/940018

MCP

get_claim(id=940018)