技术博客

在视频理解领域，SFT（Supervised Fine-Tuning）、RL（Reinforcement Learning）、TTS（Text-to-Speech）和GRPO（Group-based Representation Learning）因其可验证的结果导向，已成为主流技术路径。这些方法显著降低了对人工偏好数据的依赖，提升了模型训练的效率与可扩展性。一个高效的视频推理系统需实现三大要素的协同设计：先进的策略算法、多维奖励函数以及高质量的数据集。SFT通过标注数据优化模型初始性能，RL结合奖励机制提升决策能力，TTS增强跨模态理解，而GRPO则通过群体表征学习挖掘视频中的结构化语义信息。