预训练靠「感觉」调配方，RL 却是硬核数学？训练方法论之争
willcb · x · 2026-10-03
willcb 回顾自己四月提出的「最优教师」问题，认为他目前见过最好的回答来自一条讨论训练方法论的线程。
他的核心观察是：
- 预训练配方极度「凭感觉」：业内做法大多是经验性的，比如「这个网站 upsample 一下因为感觉不错，顺便重排了 metadata」，更像烹饪而非科学。
- RL 则是残酷的数学：例如「追踪低精度 kernel 的误差累积，反解一些 PDE 来消除所有持续性偏差」。
作者认为这种「凭直觉的配方」与「严格数学优化」之间的折中路线非常清新，代表了一条介于两者之间的训练方法论中间地带。
所属事件:研究者称预训练靠直觉调数据而RL是硬数学(2 条相关)→
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