RL 能否带来真正的科学发现?奖励信号从哪来成核心难题
IndependentFresh628 · reddit · 2026-09-10
作者提出一个 RL for LLM 的核心矛盾：对于代码、数学等可验证任务，奖励信号容易构造（跑代码、验证明）；但当目标是让 AI 做人类尚不知道答案的全新科学发现时，奖励从哪来？
- 若奖励与现有科学知识一致，等于奖励模型复述已知
- 若靠人类标注正确性，又回到「我们本来不知道答案」的原点
- 若单纯奖励「新颖」，可能优化出听起来革命实则错误的想法
作者猜测出路是让模型与真实世界交互：提出假设→设计实验→运行→观察→更新信念，让现实成为反馈回路的一部分。但验证周期长达数年的发现依然无解。
结论性疑问：纯 scaling RL 是否足以达到自主科学发现，还是需要模型自产自验学习信号的根本新机制？
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