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CMU 论文证实混合训练优于分阶段流程
原标题：The separate stages of AI training can collapse into a single method.
- 预训练、微调与 RL 可通过单一规则统一，避免硬切换导致的技能遗忘
- 在 RL 阶段混入早期数据（如 5% 中期训练数据）能显著提升下游任务表现
- 建议将训练管线视为数据混合调度问题，而非严格的线性阶段
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AI 聚合热点事件 · 2026/10/31
CMU 论文证实混合训练优于分阶段流程
1 篇收录报道1 家独立信源交叉印证持续跟踪至 2026/10/31 05:52:30
全景综述与最新动态
1 家信源交叉印证卡内基梅隆大学最新研究提出一种统一训练规则，将预训练、微调和强化学习数据混合使用。实验表明，这种“数据混合调度”策略在保持通用技能的同时，推理与代码能力表现优于传统的分阶段训练流程。
最新动向/卡内基梅隆大学最新研究提出一种统一训练规则，将预训练、微调和强化学习数据混合使用。实验表明，这种“数据混合调度”策略在保持通用技能的同时，推理与代码能力表现优于传统的分阶段训练流程。
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