kalomaze 续谈 RLVR 迁移:无需解析理论,可学一个迁移外推函数
kalomaze · x · 2026-09-12
在关于 RLVR 泛化的讨论续帖中，kalomaze 进一步主张：训练前不一定需要一个解析形式的「迁移机制理论」（它很可能根本不存在闭式解），真正需要的是一个针对给定策略的、可学习构建的迁移外推函数——即用学到的函数来预测某个训练构造会不会迁移，而不是依赖粗糙的领域相似度等启发式。
所属事件:kalomaze：信息不对称才是RLVR通用原语(9 条相关)→
「研究」频道最新
- DeepMind 发布 10 米分辨率全球森林地图，天然林判别精度约 95% — anselm · 2026-10-31
- 在 RNN 单元加入 Tversky 相似度分支，一半深度追平全深度并提速 2 倍 — stanfordnlp · 2026-10-31
- AI 将 NP 问题电路下界从 3.1n 推至 3.5n，UCLA 发起人机协作冲 P≠NP — soumitrashukla9 · 2026-10-31
- Qwenputer：把完整 RISC-V CPU 塞进 Qwen3.5-4B 权重里 — armand_ruiz · 2026-10-31
- AI 时代工作意义何在？跨国调查：81% 的人对工作满意 — soumitrashukla9 · 2026-10-31
- 论文：基准测试难度分布失真，榜单结论需谨慎解读 — Miserable-Dare5090 · 2026-10-31