听说，大家都在梭后训练？最佳指南来了

随着大模型规模扩大导致Scaling Law边际效益下降，业界正转向后训练以提升LLM性能。当前主流方法如SFT与RLHF、RLVR、DPO等强化学习技术被广泛应用于OpenAI、DeepSeek、Google等模型中，旨在提升推理与对齐能力。后训练成功关键在于高质量数据构建，尤其SFT数据需避免噪声与伪推理。评估则需结合自动化指标与人工判断。Meta发布的《Post-training 101》全面梳理了该领域核心技术与实践进展。
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