Vela：用真实用户行为监督提升 LLM 智能
原文标题：Vela: User Behavior as Supervision Sparks LLM Intelligence
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研究者提出 Vela 框架，将真实用户行为数据转化为可训练任务与轨迹。基于 10 万用户的匿名行为记录生成 10 万个任务，微调 Qwen3.6-35B-A3B 后在用户相关任务上最高提升 11.5 分，通用基准平均提升 4 分，表明用户行为是可扩展的监督信号。
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Vela用10万用户行为生成10万任务，微调Qwen3.6-35B-A3B用户任务最高提升11.5分
- •从10万用户匿名行为记录生成10万任务，覆盖91个真实任务模板
- •经难度过滤与轨迹接受标准后保留约7.5万任务及选定训练轨迹
- •微调Qwen3.6-35B-A3B后，用户相关任务最高提升11.5分，通用基准平均提升4分
- •微调后再做强化学习，比从基座直接RL高最多7.7分；更多用户行为数据继续提升用户相关表现
为什么重要：把平台已有的行为日志变成监督信号，是相对静态文本与合成数据之外的一条可扩展路径，对推荐、广告和助手类产品尤其相关。
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