一句话看懂：一个开源教程用不到100行代码，在单张8GB显存GPU上跑通了SFT、DPO、GRPO三大后训练流程，并复现了“强化学习比监督微调遗忘更少”的行业关键结论，把大模型后训练的门槛拉到了个人开发者够得着的水平。
事件核心：发生了什么
Hacker News上出现了一个名为nano-llm-posttraining的开源项目。作者基于HuggingFace TRL框架，用不到100行核心代码，在单张8GB显存GPU上对135M（0.14B）参数的小模型跑完了完整的SFT（监督微调）+ DPO（直接偏好优化）+ GRPO（分组相对策略优化）后训练流程。项目使用uv锁定依赖，克隆后即可复现。
教程的核心实验复现了被称为“RL’s Razor”的发现：在学习同一任务时，on-policy强化学习的KL散度（相对原始模型的漂移）比SFT更小，模型通用语言能力退化更少。作者还展示了一个扩展实验：花不到5美元租用48GB GPU，对3B模型训练5小时，可以观察到GRPO把自我验证和搜索行为“放大”为稳定策略——这与DeepSeek-R1给业界留下的“顿悟时刻”类似，但更准确的描述是：GRPO放大的是指令模型中已经存在的行为，而非从零“涌现”出新能力。
为什么重要
这个项目把大模型后训练的两大门槛同时压低了。一是算力门槛：训练一个像样的模型通常需要数万美元预算，这个教程把模型缩小到135M，单张消费级显卡就能跑通全流程。二是知识门槛：强化学习理论体系庞杂，完整学习David Silver的RL课程可能要一到两个月，而这个教程只聚焦LLM后训练真正用到的算法，让
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