Steven Byrnes：LLM 主要仍靠模仿学习而非强化学习
burny_tech · x · 2026-07-26
LLM 仍主要靠模仿学习，而不是 RL
Steven Byrnes 认为，今天大模型的核心能力主要来自模仿学习——也就是预训练和监督微调——而不是强化学习。
他并不是说 RL 不重要，而是强调：RLHF、AI 反馈 RL 以及尤其是可验证奖励 RLVR 确实有用，也会越来越常见，但它们对模型“基础能力”的解释力，远不如很多人想象得那么大。
他认为这种判断之所以重要，主要因为它会影响三件事：
- 我们如何理解 chain-of-thought 的可解释性；
- 我们如何判断 LLM 能力从何而来；
- 我们如何思考 对齐与安全。
这篇文章的核心是在提醒读者：别被当前的 RLVR 热度盖住了更大的训练图景。
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