post-training

当 AI Advisor 介入科研闭环：探索模型自主迭代与专家反馈的真实边界。

七篇 Post-Training 论文串读：在 Outcome Reward 与 Full Reference 之间，如何用特权信息与动态量规打破困境。

从成本、生成机制到现实困境：Auto Research 离全自动科研还有多远？

从信息不对称、容量间隙到轨迹修正与信号净化：系统复盘 2026 上半年 On-Policy Self-Distillation (OPSD) 的核心痛点与改进工作。

后训练希望学习信号同时准确、稠密、易得，但现实里很难三者兼得。OPD 提供了一种新的组织方式——在学生自己的轨迹上，把教师、验证器、环境反馈组织成密集监督。