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刚刚，OpenClaw 2.0 来了。官方还打趣说比 GTA 6 更快：按项目自己的统计，这是它有史以来最大的一次更新，933 名贡献者参与，其中 569 人是第一次给这个项目提交代码，合并的 pull request 超过 1.6 万个，约等于 OpenClaw 迄今全部合并量的一半。

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监督微调（SFT）和强化学习（RL）微调是大模型后训练常见的两种手段。通过强化学习微调大模型在众多 NLP 场景都取得了较好的进展，但是在文本分类场景，强化学习未取得较大的进展，其表现往往不如监督学习。

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作为开放世界游戏的标杆，GTA 系列不仅在游戏圈声名赫赫。尤其是在 AI 驱动的视频生成、三维生成或是世界模型等领域里，研究者们不仅采用游戏内场景为训练数据，更将生成类 GTA 的完整世界作为长久以来的目标。