上海AI Lab新研究：SFT能泛化，只要满足这三个条件
上海AI Lab新研究：SFT能泛化，只要满足这三个条件随着大模型后训练（Post-training）技术的发展，强化学习（RL）在提升模型推理能力方面的表现备受瞩目。
来自主题: AI技术研报
9955 点击 2026-05-13 09:59
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随着大模型后训练（Post-training）技术的发展，强化学习（RL）在提升模型推理能力方面的表现备受瞩目。
近日，全球具身世界模型权威基准评测 WorldArena 正式更新最新榜单。Manifold AI 流形空间研发的世界模型 WorldScape 0.2，凭借其在物理规律遵循与多源交互理解上的突破取得 WorldArena 榜单全球第一，充分展现了国产世界模型在复杂动态场景生成与具身控制中的高精度、强泛化与物理可信度。与其同场竞技的包括英伟达、谷歌等国外巨头和星动纪元、极佳视界等国内具身智能公司。
继skill同事之后，有聪明人迁移泛化了一下： 既然可以蒸馏任何人，那为什么不让乔布斯马斯克给我打工呢？
今天凌晨，Physical Intelligence发布了全新的VLA模型π0.7，狠狠敲了世界模型一记闷棍。π0.7第一次在机器人领域证明了Compositional Generalization（组合泛化），且VLA。
研究者用特制雨伞干扰无人机视觉系统，让其误判目标在远去，从而失控俯冲。FlyTrap攻击无需信号干扰，仅靠物理图案就能欺骗多款商用无人机，实现静默捕获或击毁。实验显示，物理闭环攻击成功率超60%，且对新人物、新场景均有强泛化能力。这项研究揭示了AI感知系统的重大安全隐患，警示我们：视觉安全正成为智能设备的阿喀琉斯之踵。
在具身智能领域，机器人操作的泛化能力一直是一个核心挑战。当前，视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型主要分为两大范式：端到端模型与分层模型。端到端 VLA 模型（如 RT-2 [1], OpenVLA [2]）严重依赖海量的 “指令 - 视觉 - 动作” 成对数据，获取成本极高，导致其在面对新任务或新场景时零样本泛化能力受限。
近期，利用视频生成模型为机器人构建 “世界模型”，已成为具身智能领域的热门技术路线。给定当前观测和自然语言指令，这类模型能够先 “想象” 出未来的视觉轨迹，再由逆动力学模型（IDM）将生成画面解码为机器人动作，从而形成 “先预测、后执行” 的解耦式规划范式。由于兼具较强的可解释性与开放场景泛化潜力，这一路线正在受到学术界和工业界的广泛关注。
ICLR'26新研究CPiRi打破时序预测僵局：用冻结底座提取时序特征，轻量模块专注学习通道间真实关系，不靠位置编码「背答案」。测试中通道乱序性能零波动，仅用25%数据即可泛化至全网络，真正实现鲁棒与精准双赢。
“把水果放进盘子里”——机器人看懂了指令，开始执行，却在最后关头抓偏了。
在大模型后训练阶段，监督微调（SFT）和强化学习（RL）是两根不可或缺的支柱。SFT 利用高质量的离线（Off-policy）数据快速注入知识，但受限于静态数据分布，泛化能力往往容易触及天花板并带来灾难性遗忘；RL 则允许模型在探索中不断自我迭代，产生与当前策略同分布（On-policy）的数据，上限极高，但往往伴随着训练极度不稳定、计算资源消耗巨大的痛点。