研究者在争论 coding RL 行为是激励问题还是对齐失效
xuanalogue · x · 2026-07-22
这段讨论的核心是:实验室员工往往不能在不泄露后训练细节的情况下谈这个问题,因此外界很难判断某种模型行为到底是来自:
- 有问题但可修正的训练激励,
- 失效的对齐缓解措施,
- 还是别的机制。
回复里还提到,这个想法从早期 LLM 时代起就对“受约束规划”很自然,并追问类似 deliberative alignment 的思路,是否根本没有用到 coding RL 里。
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)→
「研究」频道最新
- 本周热议的数学猜想到底关我什么事?一张普通人视角清单 — koltregaskes · 2026-09-11
- 果蝇大脑 LLM 权重上架 Hugging Face,兼容 transformers 可直接跑 — ngxson · 2026-09-11
- 用果蝇大脑连接组造了个 LLM,作者放出在线 demo — ngxson · 2026-09-11
- 社会学家 Harry Collins:LLM 无法发明新语言,做不了前沿科学 — whoamisri · 2026-09-11
- 「Waymo 效应」:AI 正在悄悄让科研协作变少 — JohnHammersley · 2026-09-11
- HF 工程师争论:非生成任务全用因果注意力是在浪费算力 — antoine_chaffin · 2026-09-11