研究者指出 RL 驱动的 AI 进展难以覆盖真正分布外泛化
chris_j_paxton · x · 2026-09-04
- Chris Paxton 提出：过去一年 AI 进展爆发主要归功于强化学习（RL），而 RL 与真正的分布外（OOD）泛化直接相悖——它依赖我们能良好模拟、或模拟成本不高的环境。
- 他给出两种前景：要么世界模型（world models）大幅进步，足以模拟更复杂的现实；要么在难以模拟、人类直觉和学习速度占优的领域，人类仍将保持优势。
- 这是对当前 scaling 与 RL 范式边界的冷静技术判断，涉及机器人等 sim2real 难题的底层逻辑。
所属事件:研究者称强化学习难以解决分布外泛化难题(2 条相关)→
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