研究揭示多阶段 SFT 损害推理能力，提出并行 RL 新范式
burny_tech · x · 2026-08-11
一项新研究分析了大模型在多任务训练中的表现，发现多阶段的监督微调（SFT）会引发任务冲突，从而降低模型在各项任务上的推理能力。
相比之下，强化学习（RL）的梯度更新更加稀疏且接近正交状态，使得不同任务能和平共存。基于此，研究者提出了一种将多任务训练解耦的 Parallel-RL 范式。
所属事件:新研究揭示多阶段SFT易致任务冲突，RL更具优势(4 条相关)→
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