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夜已深,办公室只剩几盏灯还亮着。我刚刚提交了一个小改动,准备收拾东西走人。小语端着速溶咖啡走过来,在我椅子旁边坐下,皱着眉头盯着屏幕。"豆包,你们后端的JWT里都塞了些什么?我这边登录后第一次请求总是很慢。甚至还有日志显示我转过头看她,"就用户信息啊,用户ID、角色、权限什么的。怎么了?"啧,豆包,你这Token是打算在HTTP头里开博览会吗?"小语的声音带着刚加完班的倦意,她端着马克杯晃到我身后

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其实这方法完全可以改造传统的RLHF的过程,并且把这两个模型设定成为都可以训练的对抗方式,SGlang团队已经在verl上支持了多轮的rlhf,但是对抗联合训模拟器+大模型还没有研究团队去做,看看谁手快。虽然用通用能力很强的基座也能模拟一些用户的提问和数据,但这块他们训练和对齐的目标大部分还是文质彬彬,有用,无害的回答。多轮的输入测,专门训的比例不是很高。训练上,可以采用多轮角色loss mask








