继前两篇关于 SFT（监督微调）与 RL（强化学习）的理论解析后，读者的互动讨论聚焦于 “落地细节” 与 “认知偏差”：从 “标注难度差异” 到 “松弛下界的通俗理解”，再到金融场景的指标阈值，不少讨论虽贴近实操，但也暴露了理论简化后的认知误区。本文结合对话中的核心疑问，一边复盘解答，一边修正偏差，为技术落地提供更严谨的实操说明。
一、聚焦落地的 4 个关键疑问
围绕 “怎么选、怎么用、为什么” 展开，结合理论与金融场景实操，整理出最具代表性的解答：
| 读者核心疑问 | 通俗解答 | 严谨补充 |
|---|---|---|
| 1. SFT 和 RL 的标注，到底难在哪？ | SFT 标 “对 / 错”（简单），RL 标 “优劣”（复杂，需打分 / 排序） | 不止二元标注：SFT 可做细粒度标注（如金融样本逾期金额大小可标记为 “高风险 / 中风险”）；RL 标注形式灵活（单轨迹打分、多轨迹排序均可，两两配对只是子集） |
| 2. “松弛下界” 到底是什么意思？ | SFT 是 RL 的底线（SFT 天花板 80 分，RL 能考 80-90 分） | 理论核心：RL 效果≥SFT（理论上），但 RL 可能因奖励设计不当考 70 分；SFT 是 “保底分”，优化后可逼近 RL（如 iw-SFT 加权），并非固定天花板 |
| 3. 金融场景为什么只用 SFT，不用 RL？ | RL 标注要求高、成本高，金融数据满足不了 | 核心原因：金融需 “稳定 + 可解释”——RL 奖励函数设计复杂，易因标注噪声导致风险误判（FP/FN）；SFT 标注 “逾期 / 未逾期” 贴合业务，且可通过权重优化模拟 RL 偏好 |
| 4. 金融场景 AUC 多少才算合格？ | AUC≥0.6 能用，≥0.7 才达标 | 无固定阈值：头部高风险提纯（AUC 0.65 可接受），全量用户排序（需≥0.7）；AUC 与 KS 无固定对应（如 AUC 0.6 可能 KS 8% 或 15%，看数据分布） |
二、实践延伸
金融场景只用 SFT，但实操中 SFT 并非被动学样本，而是通过 2 个关键操作，融入 RL 的偏好逻辑，实现低成本逼近 RL 效果。SFT 标注时，会给高价值样本更高权重 —— 比如：
逾期 10 万元的样本权重，是逾期 100 元样本的 5 倍；
低龄、高负债等高风险客群样本，权重提升。
这本质是让 SFT 的 “辅助分布 q” 对齐 RL 的 “奖励分布”：让模型重点学习 RL 认为该奖励（高关注） 的样本，而非机械平等对待所有样本。
结语
技术落地的核心，是跳出非黑即白的简化认知 ——SFT 不是只能做基础活，RL 也不是 万能更优解。理论到实操的关键不是听不懂公式，而是不知道如何根据场景灵活调整理论，如何在成本、效果、风险之间找到平衡。
对于金融、客服等落地导向的场景，与其纠结 RL 比 SFT 先进多少，不如先把 SFT 的细粒度标注 + 权重优化做好 —— 这往往能以最低成本达到 80% 的 RL 效果。而当业务需要 突破上限（如动态多轮对话、复杂推理）时，再引入 RL 做针对性优化，才是最务实的选择。