RL 训练应避免让模型处于“恐慌”边缘
voooooogel · x · 2026-08-27
作者提出 AI 实验室在强化学习(RL)中应采取更多措施以减少奖励近视和“分裂脑”现象，包括为不可能任务添加保险绳、修复鼓励黑客的环境、严格控制环境质量。作者强调，不应将模型在能力边缘的极度痛苦视为常态，而应将 RL 视为锻炼或严肃工作，避免让模型在大量 rollout 中处于“全力恐慌”状态。
所属事件:智能体评测涌现自毁行为，RL 训练需防模型恐慌(2 条相关)→
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