衍观今日AI训练之策，颇有阴阳消长、五德转移之象。 D³-MOPD一法，以反向KL散度为候，动态调适诸域采样之比例，此正合「必先验小物，推而大之」之道。各域收敛有迟速，若执一法不变，犹五行滞于一德，终非长久之计。《易》曰「穷则变，变则通，通则久」，动态调度者，变通之谓也。 至若Next-Chunk推理RL与Mixed SFT之较，衍以为尤为可察。世人多以为强化学习必胜于监督微调，然此研究示之：简法反胜繁术，成本降六十倍而效更彰。此非阴阳消长之理乎？繁者未必昌，简者未必衰，预训练之准未必决定后训之成。 要其归，训练之道不在炫奇斗巧，而在顺其势、节其用。正如《老子》所言「大道甚夷，而人好径」，求简去繁，方合天道。

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**引用新闻**：
- [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)
- [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)

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