在大模型微调实践中，SFT（监督微调）几乎成为主流流程的一部分，被广泛应用于各类下游任务和专用场景。比如，在医疗领域，研究人员往往会用领域专属数据对大模型进行微调，从而显著提升模型在该领域特定任务上的表现。
尽管视觉语言模型（LVLMs）在图像与短视频理解中已取得显著进展，但在处理长时序、复杂语义的视频内容时仍面临巨大挑战 —— 上下文长度限制、跨模态对齐困难、计算成本高昂等问题制约着其实际应用。针对这一难题，厦门大学、罗切斯特大学与南京大学联合提出了一种轻量高效、无需微调的创新框架 ——Video-RAG。
今年，流匹配无疑是机器人学习领域的大热门：作为扩散模型的一种优雅的变体，流匹配凭借简单、好用的特点，成为了机器人底层操作策略的主流手段，并被广泛应用于先进的 VLA 模型之中 —— 无论是 Physical Intelligence 的 ，LeRobot 的 SmolVLA, 英伟达的 GR00T 和近期清华大学发布的 RDT2。
大模型强化学习总是「用力过猛」？Scale AI联合UCLA、芝加哥大学的研究团队提出了一种基于评分准则（rubric）的奖励建模新方法，从理论和实验两个维度证明：要想让大模型对齐效果好，关键在于准确区分「优秀」和「卓越」的回答。这项研究不仅揭示了奖励过度优化的根源，还提供了实用的解决方案。
只花120元，效果吊打70000元微调！腾讯提出一种升级大模型智能体的新方法——无训练组相对策略优化Training-Free GRPO。无需调整任何参数，只要在提示词中学习简短经验，即可实现高性价比提升模型性能。
这几天，关于「微调已死」的言论吸引了学术圈的广泛关注。一篇来自斯坦福大学、SambaNova、UC 伯克利的论文提出了一种名为 Agentic Context Engineering（智能体 / 主动式上下文工程）的技术，让语言模型无需微调也能实现自我提升！
在具身智能领域，视觉 - 语言 - 动作（VLA）大模型正展现出巨大潜力，但仍面临一个关键挑战：当前主流的有监督微调（SFT）训练方式，往往让模型在遇到新环境或任务时容易出错，难以真正做到类人般的泛化
既然后训练这么重要，那么作为初学者，应该掌握哪些知识？大家不妨看看这篇博客《Post-training 101》，可以很好的入门 LLM 后训练相关知识。从对下一个 token 预测过渡到指令跟随； 监督微调（SFT） 基本原理，包括数据集构建与损失函数设计；
来自斯坦福大学、SambaNova Systems公司和加州大学伯克利分校的研究人员，在新论文中证明：依靠上下文工程，无需调整任何权重，模型也能不断变聪明。他们提出的方法名为智能体上下文工程ACE。
Thinking Machines Lab发布首个产品：Thinker，让模型微调变得像改Python代码一样简单。也算是终于摘掉了“0产品0收入估值840亿”的帽子。Tinker受到了业界的密切关注。AI基础设施公司Anyscale的CEO Robert Nishihara等beta测试者表示，尽管市面上有其他微调工具，但Tinker在“抽象化和可调性之间取得了卓越的平衡”
