RLHF 争论：「奖励即优化目标」在强模型上更需区分训练目标与实际所学
sofgrey_u47 · x · 2026-09-13
针对「奖励是否是深度 RL 训练模型的优化目标」之争，作者提出不同看法：把奖励称为优化目标，混淆了训练目标与模型实际学到要去优化的东西，而随着模型能力增强，这两者的差异会越来越重要。原帖立场是：无论乐观派还是悲观派的「奖励不是优化目标」论，他都反对，主张深度 RL 训练下奖励就是优化目标。
所属事件:「奖励是否为 RL 优化目标」激辩：玩具示例与判别实验(9 条相关)→
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