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2026年7月14日任务能力怎样写进 LLM 权重：从一次梯度更新到预训练与对齐沿着一条训练信号的旅程，解释 loss、gradient、AdamW 怎样改变权重，并串起预训练、SFT、RLHF、DPO、LoRA 与上下文学习。AILLM模型训练论文学习RLHFLoRA可解释性
2026年7月14日一组权重，为什么能学会许多任务：条件化计算、梯度冲突与多任务收敛从一个根本无解的双标签训练集出发，解释任务条件、不同激活、梯度夹角、Pareto 折中，以及怎样让一个模型可靠地同时学会 A、B 和更多任务。AILLM模型训练多任务学习优化可解释性