KAIST AI的研究团队提出了一个新概念——"差分信息分布"（Differential Information Distribution，简称DID），为理解DPO提供了全新视角。想象一下，如果将语言模型看作是一本食谱书，那么差分信息就好比是从基础食谱到高级食谱的"升级指南"。这个升级指南不需要重写整本食谱书，只需告诉我们在哪些关键步骤需要做出调整，就能将普通菜肴变成米其林级美食。