研究者:RL 对齐难被超越,预训练可视为退化的特例
QuintinPope5 · x · 2026-10-13
Anthropic 前研究员 Quintin Pope 提出一个统一视角:深度学习的核心经验是「在数据上训练」是灌输特定倾向或能力最有效的方法,因此基于 RL 的对齐很难被超越,甚至可能没有别的办法。他进一步论证,预训练本身可以看作 RL 的一种退化特例——离线、对每条「轨迹」施以固定且相等的模仿强度。由此推论,「用合适数据做 RL」某种程度上涵盖了所有基于数据向模型灌输行为的方法。
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