深入探讨大语言模型RL微调中多样性危机与灾难性遗忘问题，揭示KL散度选择的关键作用，介绍DPH-RL如何通过f-divergence有效提升模型泛化能力与知识保留。

深入解读谷歌全新「嵌套学习」范式与Hope模型，该AI架构旨在解决大模型的「灾难性遗忘」难题，在实验中超越Transformer，或将开启AI自我改进的新纪元。

最新研究揭示，大模型SFT灾难性遗忘或被高估，调整学习率可有效平衡领域性能与通用能力，AI微调范式迎来新认知，探索更优策略。