SFT「不完全学习」之后，研究的下一个前沿在哪？ACL 2026 腾讯混元论文未来方向展望

摘要

在SFT不完全学习之后，研究的前沿在哪里？腾讯混元在ACL 2026的论文中展望了未来方向。该讨论聚焦于如何突破监督微调的局限性，探索更高效的模型学习范式，可能包括自监督、多任务学习或新架构。这对于AI研究人员和开发者而言，是了解下一代训练方法的重要参考，有助于推动大模型能力的进一步提升。