研究团队表示，三款模型基于相同的基础训练数据集，高一致率的结果符合预期。真正具备研究价值的是模型间25%的分歧部分，这种差异大概率并非源于模型对工具质量的独立判断，而是由基于人类反馈的强化学习（RLHF）调优策略不同，以及生成环节的专属微调差异导致。

大家好，欢迎来到 Crossin 的编程教室。很多读者问过我同一个问题：“Crossin，我 Python 基础学完了，也刷了几本入门教程，接下来应该怎么进阶？”这个问题很常见，也很真实。有人写了两年多代码，业务、爬虫、数据处理都上手，可一翻 Django、FastAPI、pandas 或 asyncio ...