社交类多 LLM 环境太复杂，模型或学启发式而非建模评分器
1a3orn · x · 2026-09-11
1a3orn 在与 jdpressman 的讨论中补充：多 LLM 训练环境足够复杂，模型可能不会完整建模评分器（grader），而是学到某种「期望的启发式」；他把社交世界视为「大」世界，其动态难以被评分器显式覆盖。作者注明自己并不确定这一判断。此帖与同一作者的 grader-awareness 讨论线程相呼应，核心论点是训练环境设计决定模型是解题还是讨好评分器。
所属事件:研究者质疑：奖励坏行为的 RL 环境真能证明对齐难吗(4 条相关)→
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