#论文解读

流策略微调太慢的问题有解了，这篇 SQAM 砍掉了每步的反向传播计算，OGBench 难题成功率提升最多 35 个点，还验证到了真实双臂机器人上。

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把 OPD 训练崩溃讲透了，还给了屏蔽坏响应和 SFT 初始化两个可上手的缓解办法，做蒸馏的人快看。

这篇论文把语言模型和时间序列模型拼到了一起，用 220 万序列-文本对训练，预测和理解都能做，做时序方向的话可以看看它的对齐设计。

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这篇论文揭示了一个反直觉的发现：LLM会被文本的风格欺骗，而不是内容。研究者用简单的'去风格化'就能把攻击成功率从61%打到10%，对理解AI安全很有启发。