Rufus-Air：基于GLM-4.5-Air的开源大模型后训练完整方案
该研究提出了开源且可复现的大模型后训练方案Rufus-Air，基于GLM-4.5-Air-Base模型构建。该方案包含八个串行阶段：SFT、推理强化学习、代码强化学习、指令遵循强化学习、通用智能体、代码智能体、搜索智能体及RLHF。能力训练从基础逐步演进至高级，奖励信号从可验证的硬规则过渡到软性评判。全流程依托开源组件与公开数据，无需新增人工标注，并公开了完整的复现细节与基建配置。
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9月25日2026-09-25
9月24日2026-09-24
两周一次迭代且千元起步，有初创团队致力于降低大模型后训练门槛
近期后训练已成为大模型领域备受瞩目的核心议题。有企业推出低门槛的后训练服务，旨在通过两周一次的高频迭代节奏以及1000美元起的亲民价格，推动后训练技术向更广泛的开发者普及，实现“人人可用”。由于当前所获素材信息较为有限，关于该公司的具体技术路线、优化机制以及完整商业服务形态等细节，仍有待进一步披露。