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Olmo 3 上的后训练新工作
原始标题：Cool post training work built on Olmo 3 ：）
内容摘要
基于 Olmo 3 的酷炫后训练工作 ：） RL 成本高昂，所以每一步都应算数。约 1 年前，我们展示了 xent SFT 并非为 RL 做准备的最佳方式（https://arxiv.org/abs/2510.15020）。现在我们提出 TailSFT（https://arxiv.org/abs/2608.25756），一种轻量且有原则的方法，可直接提升覆盖度并获得更好的 RL 后性能。
内容分类AI 论文与研究
内容层级普通情报
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信息来源X：Nathan Lambert (@natolambert)
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