作者修正观点：后训练不只「翻译」，前沿处验证器可创造新序列
Liu_eroteme · x · 2026-09-02
AI 研究讨论者在帖子中部分收回自己此前「posttraining 本质是翻译」的说法，并提出修正后的理论图景：
- 大体量下是翻译，前沿不是：后训练在主体分布上确实类似「翻译」，但在能力前沿，验证器（verifier）可以把概率质量拉向基础模型几乎不可能产出的序列。
- 与 AlphaGo 的类比：这解释了为什么 AlphaGo 能发现全新策略——当验证轴足够单一时，「盆地」（basin）可以被任意拉长，RL 优化就能走出基础分布之外。
- 与前训练的对比：作者在前文指出，预训练可看作对极稠密分布奖励的策略梯度优化，其梯度盆地是全局的——任何初始化都存在指向目标的非零梯度；而 bandit 反馈不具备这一性质，只有策略已覆盖的区域才有梯度，且密度不随策略移动而变化。
这是一个关于预训练/后训练本质差异、验证器在 RL 中作用的技术性讨论。
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