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“Awaken Your Web 创新挑战赛”正式启动，邀全球开发者共创 Agent 新纪元 2025 年，Agent 之年已然到来。

1917年11月，法国康布雷的战场上弥漫着一种绝望的静止。在长达三年的时间里，第一次世界大战的西线战场被有限的名词所定义：堑壕、铁丝网和机枪。

在技术领域，我们常常被那些闪耀的、可见的成果所吸引。今天，这个焦点无疑是大语言模型技术。它们的流畅对话、惊人的创造力，让我们得以一窥未来的轮廓。

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几十年来，在我们的世界里，创造的声音一直是键盘的敲击声。从地下室到窗明几净的办公楼，从单打独斗的黑客到庞大的软件帝国，这种密集、清脆的声响，意味着思想正在转化为机器可以理解的指令。

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本文首先将阐述强化学习（RL）和监督微调（SFT）在实现方式上的区别，然后通过一个具体案例，详细说明如何对奖励函数进行优化。

计算机视觉领域从传统的卷积神经网络（CNN）ResNet，到基于 Transformer 思想的 Vision Transformer（ViT），再到在跨模态语义对齐上大放异彩的 CLIP。