RL 每次 rollout 只有一个奖励比特，为何仍能改变模型能力
Gauri_the_great · x · 2026-10-17
一条推文讨论 RL 训练中稀疏反馈为何有效的机制问题：
- 每次 rollout 只有一个 bit 的奖励看似信号极弱，但预训练模型可能已经以较低概率生成相关推理策略，稀疏反馈的作用是让这条低概率路径变得可靠，而非从零构建它。
- 真正开放的机制可解释性问题是：RL 到底是强化了策略背后的既有电路（circuits）、对这些电路重新组合、还是发展出了全新的电路？
- 作者认为这一区分很关键——它决定了我们如何理解 RL 何时只能提升模型可靠性，何时能真正扩展模型的能力边界。
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