对齐本质是泛化问题：ML 默认就在做对齐研究
akbirthko · x · 2026-09-25
作者 @akbirthko 提出观点：对齐问题常被 safety 圈理解反了——对齐本质是泛化问题，即让模型从少量对齐数据/环境泛化到未见场景，应寻找有助于泛化的归纳偏置（如更深的模型）。他进一步主张 ML 默认就是对齐研究，「失准」只是 RL 压缩人类行为/反馈数据分布失败的一种特例，正如许多推理失败源于交叉熵损失不够低。
所属事件:观点：对齐本质是泛化问题而非数据堆叠(2 条相关)→
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