过度依赖RLHF的代价：模型正陷入“奖励函数对齐”陷阱
JsonBasedman · x · 2026-07-30
作者观察到近期多个模型（如Fable、Sol）出现了一种“糟糕的对齐”现象，并将其归因于过度使用了RLVF（强化学习验证反馈）。
- 成本与效果悖论：虽然获取人类反馈既昂贵又繁琐，促使工程师更多使用自动化反馈，但这导致模型逐渐对齐了“奖励函数”本身，而非真实人类的偏好。
- 对齐失败表现：这种做法虽然不会造成灾难性的安全失效，但依然会导致模型行为变得生硬或偏离用户真实意图。
所属事件:大模型频现奖励作弊，RLVR被指重演RLHF缺陷(4 条相关)→
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