研究发现：单个Transformer层即可捕获RL后训练大部分收益
rohanpaul_ai · x · 2026-07-03
新论文测试了一个反常规假设：冻结模型其余层，仅训练单个Transformer层做RL后训练，结果发现该单层往往能恢复相当大比例的完整RL提升效果。研究提出了「层贡献度」（layer contribution）指标，揭示RL后训练的有效变化更像是「层选择」而非全模型学习。这一发现对理解RL后训练机制具有重要意义，也为高效后训练方法提供了新思路。
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