关于后训练推理数据的优秀入门读物。

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这是首批将零散的后训练推理数据文献汇集到一起的入门资料之一，综合了150多篇此前分散在数据集论文、强化学习配方、奖励模型研究、基准测试和前沿系统报告中的公开研究与系统报告。

它围绕四个问题组织内容：存在哪些数据对象、什么使它们有用、它们如何构建、以及它们如何扩展。

论文：https://arxiv.org/abs/2606.02113

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后训练推理数据入门：我们所知的工作原理

来源：https://arxiv.org/abs/2606.02113 查看PDF（https://arxiv.org/pdf/2606.02113）

摘要：后训练已成为近期大型推理模型发展的主要驱动力，而推理数据往往决定这一阶段成败的关键变量。关于后训练推理数据的研究快速增长，但相关文献仍然分散在数据集论文、强化学习配方、奖励模型研究、基准测试和前沿系统报告中。本文是首篇整合150多篇关于后训练推理数据的关键公开研究与系统报告的入门文章。我们围绕四个问题组织该领域：存在哪些数据对象、什么使它们有用、它们如何构建、以及它们如何扩展。这一组织方式为未来的推理数据发布和后训练配方提供了归因框架。

投稿历史

来自：李耀明 [查看邮件（https://arxiv.org/show-email/ee2ba718/2606.02113）] [v1] 2026年6月1日星期一 11:45:50 UTC（19,442 KB）