Loss 收敛不等于模型学会了——ACL 2026 腾讯混元提出 SFT 评估的「样本级革命」
中文摘要
腾讯提出ILP框架揭示SFT学习不全，推动评估向样本级诊断转型。
English Summary
Tencent Hunyuan and UNSW proposed the ILP framework, revealing 15% of SFT samples are unlearned, shifting evaluation to sample-level diagnosis.
原文节选
📌 一句话摘要 腾讯混元与 UNSW 在 ACL 2026 提出 ILP 诊断框架，揭示 SFT 后仍有约 15%训练样本未学会，通过 MC 转换检测、五因归因和针对性干预，推动评估从聚合指标转向样本级透明诊断。 📝 详细摘要 本文深度解读腾讯混元与 UNSW 被 ACL 2026 录用的论文《Why Supervised Fine-Tuning Fails to Learn》，聚焦其提出的不完全学习现象（ILP）及三...