研究者提出「无魔法 OOD」原则，直指对齐计划通病

nabla_theta · x · 2026-09-25

作者提出「no magic OOD principle」：许多对齐方案暗含一个『魔法 OOD 步骤』——先在可验证的数据上训练，再指望它泛化到我们真正关心但无法验证的目标上。作者主张：

• 应主动识别并标记这类隐含假设的对齐计划
• 即使无法完全避免，也应通过 weak-to-strong 类型的实验来检验，针对多种具体的分布偏移逐一测试
• 尽力避免用人类监督污染强模型，例如只让强模型在弱模型生成的内容上训练

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