更细看安全推理训练能否绕开 RL 副作用
xuanalogue · x · 2026-07-22
这是对前一个推理训练话题的续讨论,作者把“为什么这件事看起来还能修”讲得更细了一些。
- 他认可对方补充了更多细节,尤其提到长时序指令遵循和用户约束是一个薄弱点。
- 但他也指出,这些说明仍然没有很好回答 RL 训练激励 相关的问题。
- 整体上,这条还是在围绕“能否用替代性的 SFT 路线训练更安全的推理模型”展开讨论。
属于持续推进的研究型长讨论,而不是单点消息。
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