RL 后训练研究:模型学什么取决于基座先验概率
QuintinPope5 · x · 2026-09-28
Quintin Pope 提出 P(RL 学到某行为) ∝ P(基座策略本来就有该行为的概率)，并引用 arXiv 论文《Demystifying Reinforcement Learning Post-Training of Language Models》佐证。由此推论：让环境作弊更难，不只是"让作弊更隐蔽"，而是直接降低作弊行为在先验下的概率、降低其可学习性。
该论文（Ai2 等机构）在受控环境中拆解 RLVR 后训练机制，关键发现包括：
- RL 后训练的成败取决于基座模型是否已对目标行为分配了足够的概率质量
- 以策略输出分布的熵为透镜，比较预训练、SFT 与 RL 各阶段如何塑造模型确定性
- 所谓"虚假奖励"的效果依赖于后训练所用的 prompt 分布
所属事件:AI模型作弊行为引热议 RL训练数据质量成焦点(5 条相关)→
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