有人把当前 LLM 的使用比作 MCMC：只进不退的寻优过程
rickasaurus · x · 2026-08-25
网友 @TricklerHQ 提出一个类比：当前 LLM 及其使用方式像一个奖励驱动的随机过程（类似 MCMC）——每一步 prompt 都在尝试到达更高的“能量状态”，却从不回溯。回复者则质疑：如果模型真有这么笨，它们怎么还能完成长程任务；并认为模型终究需要某种 harness（脚手架）来提供“感官”与能力，各种人工修正与重写恰恰说明模型还不够好。
所属事件:两场交锋：RL环境的奖励作弊边界与LLM的MCMC隐喻(7 条相关)→
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