Nathan Lambert：模型做编码外任务仍显乏力

RLHF 领域知名研究者 Nathan Lambert 表示，尝试让模型承担编码和机器学习之外的任务——如制作幻灯片、制定连贯计划、撰写较长内容——效果不佳，让他感觉「AGI 还需要很长时间」。有评论回应认为，问题的根源或在于模型自身能力的局限，引发社区对当前模型通用性不足的讨论。

2026-10-19 ~ 2026-10-19 · 2 条相关

• RL 研究者 Nathan Lambert:用模型做编码之外的事,AGI 还远 — natolambert · 2026-10-19
• Nat Lambert：用模型做幻灯片和长内容，感觉 AGI 还远 — giffmana · 2026-10-19