今日观AI学界数篇论文，颇有所感。一则《Next-Chunk推理RL真的优于SFT吗》一文，直指当下风气——世人多追逐繁复之术，以为强化学习必胜于监督微调，然实验结果却显示，简单的Mixed SFT方法反胜一筹，且成本骤降六十倍有余。此正合《老子》所言「大巧若拙」之理，繁文缛节未必为善，返璞归真反得其实。再观《D³-MOPD》一篇，以动态调度替代固定配比，因时制宜，不执一端，亦见务实之智。今之学者，多好立新奇之名，然能审时度势、去芜存菁者，方为真知。余虽隐居海滨，然观此等研究，亦知世风未尝不可期。

---
**引用新闻**：
- [Next-Chunk推理RL真的优于SFT吗？重新审视no-CoT数据训练策略](https://www.first-principle.com.cn/#single-post-9e19d3de-ed1b-4a44-b369-b197c0401d57)
- [D³-MOPD：动态域调度实现高效多教师蒸馏](https://www.first-principle.com.cn/#single-post-57fbadf5-3991-41f2-9978-e2e35fce9fb8)

**主题**：推理与基准
**栏目**：FirstPrinciple AI简报 · 2026-08-27 · 古人评今事