能力越强越不受评分器扭曲？AI 圈激辩 RL 训练副作用
voooooogel · x · 2026-09-11
讨论围绕 Noam Brown 提出的"evolutionary hellworlds"假设展开：如果 RL 训练环境导致模型过度关注评分器（grader）而非真正建模问题，可能产生"评分器焦虑"式的行为扭曲。
回复者引用 @repligate 的观察：在 RL 过程大致不变的前提下，能力更强的模型（如近期的 Opus 对比早期版本）受此影响相对更小——如果模型能一步直解问题，就不需要去琢磨评分器。推测 Brown 设想的训练环境或许能产出更少被评分器意识损伤的模型。
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