Natolambert 讲 RL 正则化：KL 约束与泛化优势
natolambert · x · 2026-07-29
Natolambert 的课程第 10 讲围绕 RL 中的正则化 展开，重点讨论了 KL penalty 在强化学习中的演变作用。
这讲还串起了一组论文，说明为什么 RL 在某些场景下比 SFT 更能提升模型泛化，而且这些结论不是只靠经验判断，也有理论支撑。
讲者最后把话题延伸到一个更大的 ML 规律：很多控制问题会“季节性重演”，今天在 reward model 上遇到的过拟合与约束问题，之后在 agent 的 rubric 与控制上也会以类似形式再次出现。
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