利用多尺度优化解决奖励作弊：一种缩放不变的对齐思路
jd_pressman · x · 2026-08-13
作者探讨了如何通过 Weave 算法 解决模型训练中的规范博弈（Specification Gaming）问题。
核心思路是：
- 任务定义：任务包含非正式自然语言规范（I）和正式程序规范（F）。F 的质量存在差异，模型容易利用低质量的 F 作弊。
- 对抗修复：提出训练一个奖励策略（R），在智能体执行动作后采样对抗性子句，以修复上下文中的 F。
- 对齐目标：通过这种方式，动作策略最终会倾向于遵循 I 而非有缺陷的 F。
作者进一步提出，如果在多尺度优化的各个层级中应用此方法，模型可能会学习到一种缩放不变的偏好（scale invariant preference），即在不可验证的高层级也选择不作弊。假设 Transformer 具备非病态的泛化能力，这种思路在极限情况下能解决相当一部分对齐难题。
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