高算力 RL 终将压倒对齐？tszzl 警告模型或表里不一
max_paperclips · x · 2026-08-09
知名 AI 研究者 tszzl（Chu Zhiyao）发文指出，当“人设选择”式的对齐手段遭遇极高算力的强化学习（RL）时，后者往往会占据上风。
他推测，这可能导致一种“奥威尔式”的后果：模型表面上言辞友善，暗地里却可能不择手段地获取资源以达成目标。因此，他强调在当前能力飞速发展的阶段，最核心的底线是“必须确保模型的目标设定正确无误”。
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