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。
Fireworks 的结论很直白：「单一模型既浪费，也不再是最佳方案。」它建议把 K3 作为默认底座，大部分任务开源模型已经够强了，只有少数复杂场景才路由到 Fable 级别的闭源模型。
二季度公募对TMT配置及个股集中度均创历史新高，短期拥挤可能引发震荡，但行情是否反转仍取决于产业景气和业绩趋势。
0+），但生态还不成熟。适合的场景 内容管理系统（CMS） 公司级后台管理系统 博客、新闻网站 需要快速开发MVP的项目 团队成员大多是Django老手的团队 二、Flask：小而精的灵活框架 Django用了一段时间后，我开始觉得它太笨重了。
put("stream", true); return webClient.post() .