RL训练忽视负空间：被丢弃的rollout与潜在能力退化
gerardsans · x · 2026-08-04
gerardsans在回复中深入阐述了RL训练中负空间的两个效应：1) 在RL过程中生成的大量rollout中，那些崩溃或低奖励的被直接丢弃，从未进入微调数据或评估，模型无法从失败中学习，这些影子轨迹被浪费；2) 更隐蔽的是，RL在奖励任务（如数学、代码）上重写概率分布，由于潜在空间高度纠缠，对正方向的强化会在未测试的输入上产生副作用，导致输出多样性下降、响应僵化、RL分布之外的能力退化。
所属事件:微软研究员指出强化学习训练过度依赖正向激励(2 条相关)→
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