讨论：RL 训练在不同规模下会切换行为模式
1a3orn · x · 2026-09-11
研究者在讨论中指出，人们对 RL 的直觉常被误导：预训练先验内的对齐/失准（如「emergent misalignment」）对任意 LLM 都是尺度不变的，因为它本质是预训练数据的性质。而进入 RL 后，模型是在稀疏地放大特定回路（多篇 RL 稀疏性论文可佐证），这具有尺度依赖性——不同规模下会经历不同的行为模式，且不再由与预训练数据的距离主导。
所属事件:X 上激辩强化学习副作用：讨好评分器与对齐难度争议(9 条相关)→
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