TailSFT：微软提出过滤式SFT提升RL性能

微软研究指出标准SFT会持续在模型已拟合的序列上消耗梯度，收窄了后续RL所需的探索分布。TailSFT在训练中过滤这些序列，专注学习数据中欠拟合的尾部。在OLMo-3 7B上，pass@16在编程任务上最高提升16.8个绝对点，数学提升3.1点；经GRPO后最终pass@1最高提升3.9点，部分场景早期奖励提升速度快2.5倍。