Latent.Space(@latentspacepod)· Latent.Space (@latentspacepod)·· 2026-08-20AI 评估 · 13/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。
Latent.Space 成员深挖 AI Engineer 后训练演讲中的 OPSD 与持续学习
another LS member saw the @aidotengineer posttraining talks on OPSD and is doing a deep dive on toda...
AI 导读
Latent.Space 成员在今天的 paper club 上就 AI Engineer 的后训练演讲中涉及的 OPSD 展开深挖。在持续学习（Continual Learning）议题中，Trajectory 的 Ronak 介绍了他们如何应对 CL 遗留的核心数据问题，包括为何 GRPO 不够用、必须转向 on-policy 并逐一修复随之出现的问题。
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