RL 泛化真的差吗：预训练广度或让 AI 泛化强于人类
yacineMTB · x · 2026-10-13
ar0cket1 针对「RL 泛化能力差」的常见论调提出反驳：在很多场景下，RL 的泛化未必比人类差，甚至可能更好。
核心论据是预训练数据的广度：人类不会因为学数学就自动成为编程高手，因此没有理由要求 AI 仅凭数学训练就掌握编程；而经过大规模预训练再叠加 RL 的模型，其先验知识覆盖面远超单一任务训练的人类，这反而可能带来更好的跨领域泛化。
这一观点触及当前 RL 训练范式的核心争议——reward 优化到底是侵蚀还是放大泛化能力。
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