对齐研究者:别再对固定任务分布做后训练,那是失配局部最优
vasuman · x · 2026-09-16
zerogoliath 提出对齐路线观点：如果你真的期待 ASI，就不该继续通过后训练让模型对齐到某个给定的提示/任务分布——这种做法是失配（misalignment）的局部最优解。要让超级智能抵抗局部优化压力、实现真正的对齐，必须"扮演达尔文"，即引入类似进化选择的全局压力，而非拟合固定分布。
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