- 當下，人工智能領域正經歷著深刻變革。曾經憑借 Scaling Law，通過不斷擴充模型規模、數據量以提升基礎模型性能的訓練模式，其“性價比”卻在持續下滑。在這一困局之下，科研人員紛紛將目光投向新方向，后訓練與特定場景的 Scaling law 成為熱門探索點。強化學習在模型的后訓練和推理過程中，能夠助力其更好地適應特定場景和任務，展現出強大效能，深度契合特定場景與任務需求。在業界愈漸關注特定場景，進一步強化訓練大模型的趨勢下，AI + 云網安服務商第一線 DYXnet 也憑借其針對多場景的深刻理解，打造了
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