因此，我们可以把后训练理解为对模型输出分布的重新塑造。本文重点讨论三种后训练方法： 监督微调（Supervised Fine-Tuning，SFT）：在预先准备好的标准答案上学习； 强化学习（Reinforcement Learning，RL）：从当前模型的输出中采样，再根据奖励优化； 在线策略蒸馏（On-Policy Distillation，OPD）：由学生生成轨迹，再由教师在学生实际访问的状态上提供逐 token 指导。
他区分了两种情形：正当的 AI 蒸馏在开放创新生态中有重要作用，但“以窃取美国专有技术为目的的大规模、隐蔽的工业级蒸馏”不可接受。
textContent = interim; if (final) { currentTranscript += final; // VAD：1.
update(order); } } } } 这里的查询条件由两个部分组成：订单状态必须是待支付，订单创建时间必须早于当前时间减 15 分钟。
云业务成为本季亮点，销售额达247.7亿美元，同比增长82%。管理层明确表示2027财年资本开支还将显著增加。