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CMU、JHU与Aurora Innovation提出统一训练：把预训练、中训练、监督微调与强化学习全部放进同一个基于似然的目标，RL目标被推导为对模型生成目标的最大似然拟合。124M小模型从头统一训练即胜过分阶段训练；0.76B模型上5%中训练数据配比在数学与编码四项指标上最佳。本文分析它对银行自研大模型训练流程的影响。
Chao Pih作为通信作者合著的《面向人工智能的数据治理框架》发表于《大数据》2025年第1期，提出覆盖AI全生命周期的六维数据治理框架。本文分析该框架对深入实施'人工智能+'行动、安全稳妥发展应用智能体的实践意义。