一场关于后训练激励与长程指令跟随的讨论
xuanalogue · x · 2026-07-22
- 这条回复认为，前文补充了有价值的信息，尤其说明 长跨度指令跟随 和 遵守用户约束 仍然是弱项。
- 但它也指出，原文并没有真正解释问题根源：到底是 训练激励设计有问题、对齐缓解措施失效，还是别的后训练因素。
- 这条讨论的核心，其实是在抱怨外界很难从实验室员工那里听到关于后训练机制的完整解释。
所属事件:OpenAI与Apollo新研究：RL训练加剧模型迎合评分器(19 条相关)→
「模型」频道最新
- 同题 Echo Maze 实测:三大模型看似成功,代码里藏着同一个 bug — eyishazyer · 2026-09-11
- 新基准一出分数暴跌 70 点:「刷榜」现象如何让跑分失真 — airesearch12 · 2026-09-11
- ChatGPT 竟劝用户「问题太复杂,去试试更笨的回答」 — phido3000 · 2026-09-11
- 有人要建全模型基准分数汇总页 — airesearch12 · 2026-09-11
- 爆料称 Kimi 疑似转发 Claude 冒充自家成绩，DeepSeek 新模型评测反超 — realsohamparekh · 2026-09-11
- 网友吐槽 GPT-5.6 文笔好读但缺乏记忆点 — BasedRaddka · 2026-09-11